论文来源：arXiv2017

论文作者：Orest Kupyn，Volodymyr Budzan等

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论文主要贡献：

• 提出使用DeblurGAN对模糊图像去模糊，网络结构基于cGAN和“content loss”。获得了目前最佳的去模糊效果
• 将去模糊算法运用到了目标检测上，当待检测图像是模糊的的时候，先对图像去模糊能提高目标检测的准确率
• 提出了一个新的合成模糊图像的方法

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Introduction

最近，生成式对抗网络（GAN）在图像超分辨率重建、in-painting等问题上取得了很好的效果。GAN能够保留图像中丰富的细节、创造出和真实图像十分相近的图像。而在CVPR2017上，一篇由Isola等人提出的《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》的论文更是使用条件生成式对抗网络（cGAN）开启了“image-to-image translation”任务的大门。

本文的思想主要受近期图像超分辨率重建和“image-to-image translation”的启发，把去模糊问题当做“image-to-image translation”的一个特例。使用的网络是 image-to-image translation 论文中使用的cGAN（pix2pix）。

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Proposed method：DeblurGAN的实现

给出一张模糊的图像 ，我们希望重建出清晰的图像 。为此，作者构建了一个生成式对抗网络，训练了一个CNN作为生成器 和一个判别网络 。

网络结构

整体结构如下图：

生成器CNN的结构如下图：

网络结构类似Johnson在风格迁移任务中提出的网络。作者添加了“ResOut”，即“global skip connection”。CNN学习的是残差，即 ，这种方式使得训练更快、模型泛化能力更强。

判别器的网络结构与PatchGAN相同（即 image-to-image translation 论文中采用的判别网络）。

损失函数

损失函数使用的是“content loss”和“adversarial loss”之和：

在文章实验中， 。

Adversarial loss

训练原始的GAN（vanilla GAN）很容易遇到梯度消失、mode collapse等问题，训练起来十分棘手。后来提出的“Wassertein GAN”（WGAN）使用“Wassertein-1”距离，使训练不那么困难。之后Gulrajani等提出的添加“gradient penalty”项，又进一步提高了训练的稳定性。WGAN-GP实现了在多种GAN结构上稳定训练，且几乎不需要调整超参数。本文使用的就是WGAN-GP，adversarial loss的计算式为：

Content loss

内容损失，也就是评估生成的清晰图像和ground truth之间的差距。两个常用的选择是L1（也称为MAE，mean absolute error）损失，和L2（也称为MSE）损失。最近提出了“perceptual loss”，它本质上就是一个L2 loss，但它计算的是CNN生成的feature map和ground truth的feature map之间的距离。定义如下：

其中， 表示将图像输入VGG19（在ImageNet上预训练的）后在第i个max pooling层前，第j个卷积层（after activation）输出的feature map。 表示feature map的维度。

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Motion blur generation

相比其他的image-to-image translation任务，例如超分辨率和风格化，去模糊问题很难获得清晰-模糊的图像对用于训练。一种常见的办法是使用高速摄像头拍摄视频，从视频帧中获得清晰图像、合成模糊图像（详见我的另一篇文章：论文笔记：《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》）。另一种方法就是用清晰图像卷积上各式各样的“blur kernel”，获得合成的模糊图像。作者在现有第二种方法的基础上进一步拓展，提出的方法能够模拟更复杂的“blur kernel”。

首先，作者采用了Boracchi和Foi[1]提出的运动轨迹随机生成方法（用马尔科夫随机过程生成）；然后对轨迹进行“sub-pixel interpolation”生成blur kernel。当然，这种方法也只能在二维平面空间中生成轨迹，并不能模拟真实空间中6D相机的运动。（具体细节arXiv上ver.2还没有提及，有待作者的更新）

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Training Details

DeblurGAN的代码在很大程度上借鉴了pix2pix的代码，使用的框架是pyTorch。作者一共在不同数据集上训练了三个model，分别是：

1. ：训练数据是GOPRO数据集，将其中的图像随机裁剪成256×256的patches输入网络训练
2. ：训练数据集是MS COCO生成的模糊图像（根据上面提到的方法），同样随机裁剪成256×256的patches
3. ：在以上两个数据集的混合数据集上训练，合成图像：GOPRO=2:1

所有模型训练时的batch size都为1。作者在单张Titan-X GPU上训练，每个模型需要6天的训练时间。

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实验结果对比

GoPro数据集

上图是DeblurGAN和Nah等人提出的 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 方法的结果对比。左侧一列是输入的模糊图像，中间是Nah等人的结果，右侧是DeblurGAN的结果。PSNR、SSIM两项指标的评估结果可以参见下表。

Kohler标准数据集

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参考文献

[1]G. Boracchi and A. Foi. Modeling the performance of image restoration from motion blur. Image Processing, IEEE Transactions on, 21(8):3502 –3517, aug. 2012.

编辑于 2018-01-15

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