論文の概要: Robust Single-Image Super-Resolution via CNNs and TV-TV Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00843v1
• Date: Thu, 2 Apr 2020 07:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 10:04:22.072323
• Title: Robust Single-Image Super-Resolution via CNNs and TV-TV Minimization
• Title（参考訳）: CNNとTV-TVによるロバスト単一画像超解像
• Authors: Marija Vella and Jo\~ao F. C. Mota
• Abstract要約: シングルイメージ超解像(英: Single-image Super- resolution)とは、低解像度(LR)画像から高解像度(HR)画像を得る画像の解像度を増大させる過程である。 大規模なトレーニングデータセットを活用することで、現在のCNN(Convolutional Neural Network)は、このタスクにおける最先端のパフォーマンスを実現している。 我々は,CNNの出力をTV-TV最小化と呼ぶ最適化問題で処理後処理し,一貫性を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.538482310185135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-image super-resolution is the process of increasing the resolution of an image, obtaining a high-resolution (HR) image from a low-resolution (LR) one. By leveraging large training datasets, convolutional neural networks (CNNs) currently achieve the state-of-the-art performance in this task. Yet, during testing/deployment, they fail to enforce consistency between the HR and LR images: if we downsample the output HR image, it never matches its LR input. Based on this observation, we propose to post-process the CNN outputs with an optimization problem that we call TV-TV minimization, which enforces consistency. As our extensive experiments show, such post-processing not only improves the quality of the images, in terms of PSNR and SSIM, but also makes the super-resolution task robust to operator mismatch, i.e., when the true downsampling operator is different from the one used to create the training dataset.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージ超解像は、低解像度(LR)画像から高解像度(HR)画像を得る、画像の解像度を高める過程である。 大規模なトレーニングデータセットを活用することで、現在のCNN(Convolutional Neural Network)はこのタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。 しかし、テスト/デプロイ中は、HRイメージとLRイメージの一貫性を強制することができない。 そこで本研究では,CNNの出力をTV-TV最小化と呼ぶ最適化問題で後処理することを提案する。 広範な実験が示すように、これらの後処理は、psnrとssimの観点から画像の品質を向上させるだけでなく、真のダウンサンプリング演算子がトレーニングデータセットの作成に使用されるものと異なる場合、オペレータミスマッチに頑健な超解像タスクとなる。

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