#42
summarized by : Katsuya Shimabukuro
Spatially Variant Linear Representation Models for Joint Filtering

どんな論文か?

ガイダンス画像を元に、インプット画像のアップサンプリングやデノイジングを行うJoint Filteringのタスクにおいて、インプット画像とガイダンス画像の共通の構造を抽出し、それを元にフィルタリングを行いターゲット画像を生成する手法を提案。
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新規性

インプット画像とガイダンス画像を元に、ガイダンス画像に適用するフィルターを計算する構造を提案。その構造をCNNで実装し、タスク毎に学習した画像に対して適切なフィルターを計算、それを元にフィルタリングを行いターゲット画像を生成できるようにした。

結果

ガイダンス画像を通常のRGB画像、インプット画像をノイズが入ったデプス画像、ノイズを除去したデブス画像をターゲット画像とするなどの、各種Joint Filteringのタスクにおいて、SOTAな手法に匹敵する性能を示した。

その他(なぜ通ったか?等)