論文の概要: Across-scale Process Similarity based Interpolation for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09182v1
• Date: Fri, 20 Mar 2020 10:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 23:01:43.221070
• Title: Across-scale Process Similarity based Interpolation for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 大規模プロセス類似性に基づく画像超解像の補間
• Authors: Sobhan Kanti Dhara and Debashis Sen
• Abstract要約: 「プロセス類似性を利用して計算した高周波信号成分の注入により行う技術」を提案する。 本研究では, 離散ウェーブレット (DWT) と定常ウェーブレット (SWT) 変換を用いて, 画像の詳細と近似を生成する分解値を求める。 提案手法はCPU時間において最速であり,同等の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.289846887298852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A pivotal step in image super-resolution techniques is interpolation, which aims at generating high resolution images without introducing artifacts such as blurring and ringing. In this paper, we propose a technique that performs interpolation through an infusion of high frequency signal components computed by exploiting `process similarity'. By `process similarity', we refer to the resemblance between a decomposition of the image at a resolution to the decomposition of the image at another resolution. In our approach, the decompositions generating image details and approximations are obtained through the discrete wavelet (DWT) and stationary wavelet (SWT) transforms. The complementary nature of DWT and SWT is leveraged to get the structural relation between the input image and its low resolution approximation. The structural relation is represented by optimal model parameters obtained through particle swarm optimization (PSO). Owing to process similarity, these parameters are used to generate the high resolution output image from the input image. The proposed approach is compared with six existing techniques qualitatively and in terms of PSNR, SSIM, and FSIM measures, along with computation time (CPU time). It is found that our approach is the fastest in terms of CPU time and produces comparable results.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像技術における重要なステップは補間であり、ボケやリングなどのアーティファクトを導入することなく高解像度画像を生成することを目的としている。 本稿では,「プロセス類似性」を利用して計算した高周波信号成分の注入により補間を行う手法を提案する。 プロセス類似性' によって、解像度での像の分解と別の解像度での像の分解との類似性を参照する。 本研究では, 離散ウェーブレット (DWT) と定常ウェーブレット (SWT) 変換を用いて, 画像の詳細と近似を生成する分解値を求める。 DWTとSWTの相補的な性質を利用して、入力画像とその低分解能近似の構造的関係を得る。 構造関係は粒子群最適化(PSO)によって得られた最適モデルパラメータによって表される。 プロセス類似性のため、これらのパラメータは入力画像から高解像度の出力画像を生成するために使用される。 提案手法は, 計算時間(cpu時間)とともにpsnr, ssim, fsim測度の観点から, 定性的に6つの既存手法と比較した。 提案手法はCPU時間において最速であり,同等の結果が得られた。

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