論文の概要: Blind Image Super-Resolution with Spatial Context Hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12461v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 22:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:26:02.588395
• Title: Blind Image Super-Resolution with Spatial Context Hallucination
• Title（参考訳）: 空間的文脈幻覚を用いたブラインド画像の超解像
• Authors: Dong Huo, Yee-Hong Yang
• Abstract要約: 本稿では, 劣化カーネルを知らずに, 視覚的超解像のための空間文脈幻覚ネットワーク(SCHN)を提案する。 DIV2KとFlickr2Kという2つの高品質データセットでモデルをトレーニングします。 入力画像がランダムなぼかしとノイズで劣化した場合, 最先端の手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.849485167287474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolution neural networks (CNNs) play a critical role in single image super-resolution (SISR) since the amazing improvement of high performance computing. However, most of the super-resolution (SR) methods only focus on recovering bicubic degradation. Reconstructing high-resolution (HR) images from randomly blurred and noisy low-resolution (LR) images is still a challenging problem. In this paper, we propose a novel Spatial Context Hallucination Network (SCHN) for blind super-resolution without knowing the degradation kernel. We find that when the blur kernel is unknown, separate deblurring and super-resolution could limit the performance because of the accumulation of error. Thus, we integrate denoising, deblurring and super-resolution within one framework to avoid such a problem. We train our model on two high quality datasets, DIV2K and Flickr2K. Our method performs better than state-of-the-art methods when input images are corrupted with random blur and noise.
• Abstract（参考訳）: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、高性能コンピューティングの驚くべき改善以来、シングルイメージ超解像(SISR)において重要な役割を果たす。 しかし、ほとんどの超解像法(sr)は、bicubic分解の回復にのみ焦点を合わせている。 高解像度(HR)画像をランダムにぼかし、ノイズの多い低解像度(LR)画像から再構成することは依然として難しい問題である。 本稿では, 劣化カーネルを知らずに, 視覚的超解像のための空間文脈幻覚ネットワーク(SCHN)を提案する。 ぼやけたカーネルが未知の場合、分離されたデブロアリングと超解像はエラーの蓄積によって性能を制限できる。 そこで我々は,このような問題を回避するために,1つのフレームワークにデノイジング,デブラリング,スーパーレゾリューションを統合する。 DIV2KとFlickr2Kという2つの高品質データセットでモデルをトレーニングします。 入力画像がランダムなぼかしとノイズで劣化した場合, 最先端の手法よりも優れた性能を示す。

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