論文の概要: Deep Blind Video Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04716v1
• Date: Tue, 10 Mar 2020 13:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:22:18.963542
• Title: Deep Blind Video Super-resolution
• Title（参考訳）: Deep Blindビデオの超高解像度化
• Authors: Jinshan Pan, Songsheng Cheng, Jiawei Zhang, Jinhui Tang
• Abstract要約: 本稿では,ビデオSRを曖昧なカーネルモデリング手法により解くために,深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 提案したCNNモデルは、動きのぼかし推定、動きの推定、遅延画像復元モジュールからなる。 提案アルゴリズムは, より微細な構造情報を用いて, より鮮明な画像を生成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.79696784460887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing video super-resolution (SR) algorithms usually assume that the blur kernels in the degradation process are known and do not model the blur kernels in the restoration. However, this assumption does not hold for video SR and usually leads to over-smoothed super-resolved images. In this paper, we propose a deep convolutional neural network (CNN) model to solve video SR by a blur kernel modeling approach. The proposed deep CNN model consists of motion blur estimation, motion estimation, and latent image restoration modules. The motion blur estimation module is used to provide reliable blur kernels. With the estimated blur kernel, we develop an image deconvolution method based on the image formation model of video SR to generate intermediate latent images so that some sharp image contents can be restored well. However, the generated intermediate latent images may contain artifacts. To generate high-quality images, we use the motion estimation module to explore the information from adjacent frames, where the motion estimation can constrain the deep CNN model for better image restoration. We show that the proposed algorithm is able to generate clearer images with finer structural details. Extensive experimental results show that the proposed algorithm performs favorably against state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のビデオ超解像(SR)アルゴリズムは通常、劣化過程におけるぼやけたカーネルが知られており、復元過程におけるぼやけたカーネルをモデル化していないと仮定する。 しかし、この仮定はビデオSRには当てはまらないため、通常は過度に滑らかな超解像につながる。 本稿では,ぼかしカーネルモデリング手法を用いてビデオsrを解くための深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを提案する。 提案するディープcnnモデルは, 動きのぼかし推定, 動き推定, 潜在画像復元モジュールで構成される。 モーションボケ推定モジュールは、信頼できるボケカーネルを提供するために使用される。 推定したぼやけたカーネルを用いて,ビデオSRの画像形成モデルに基づく画像デコンボリューション手法を開発し,画像内容の鮮明な復元を可能にする。 しかし、生成された中間潜伏画像にはアーティファクトが含まれている可能性がある。 高品質な画像を生成するために,移動推定モジュールを用いて隣接するフレームから情報を探索する。 提案アルゴリズムは,より微細な構造情報でより鮮明な画像を生成することができることを示す。 実験結果から,提案アルゴリズムは最先端手法に対して好適に動作することが示された。

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