論文の概要: Tchebichef Transform Domain-based Deep Learning Architecture for Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10640v2
• Date: Tue, 23 Feb 2021 04:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 11:32:08.064299
• Title: Tchebichef Transform Domain-based Deep Learning Architecture for Image Super-resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のための領域ベースディープラーニングアーキテクチャのTchebichef変換
• Authors: Ahlad Kumar and Harsh Vardhan Singh
• Abstract要約: 最近の新型コロナウイルスの流行は、人工知能とディープラーニングを用いた医療画像の分野に貢献する研究者を動機づけています。 チェビシェフ変換領域における深層学習に基づく画像超解像アーキテクチャを提案する。 当院のアーキテクチャはcovid-19のx線およびct画像の品質を高め,臨床診断に有用な画像品質を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8580784887142774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent outbreak of COVID-19 has motivated researchers to contribute in the area of medical imaging using artificial intelligence and deep learning. Super-resolution (SR), in the past few years, has produced remarkable results using deep learning methods. The ability of deep learning methods to learn the non-linear mapping from low-resolution (LR) images to their corresponding high-resolution (HR) images leads to compelling results for SR in diverse areas of research. In this paper, we propose a deep learning based image super-resolution architecture in Tchebichef transform domain. This is achieved by integrating a transform layer into the proposed architecture through a customized Tchebichef convolutional layer ($TCL$). The role of TCL is to convert the LR image from the spatial domain to the orthogonal transform domain using Tchebichef basis functions. The inversion of the aforementioned transformation is achieved using another layer known as the Inverse Tchebichef convolutional Layer (ITCL), which converts back the LR images from the transform domain to the spatial domain. It has been observed that using the Tchebichef transform domain for the task of SR takes the advantage of high and low-frequency representation of images that makes the task of super-resolution simplified. We, further, introduce transfer learning approach to enhance the quality of Covid based medical images. It is shown that our architecture enhances the quality of X-ray and CT images of COVID-19, providing a better image quality that helps in clinical diagnosis. Experimental results obtained using the proposed Tchebichef transform domain super-resolution (TTDSR) architecture provides competitive results when compared with most of the deep learning methods employed using a fewer number of trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 最近の新型コロナウイルスの流行は、人工知能とディープラーニングを用いた医療画像の分野に貢献する研究者を動機づけています。 ここ数年、超解像(SR)は深層学習法を用いて顕著な成果を上げてきた。 低解像度(LR)画像から対応する高分解能(HR)画像への非線形マッピングを学ぶためのディープラーニング手法の能力は、さまざまな研究分野でSRのための説得力のある結果をもたらします。 本稿では,Tchebichef変換領域における深層学習に基づく画像超解像アーキテクチャを提案する。 これは、カスタマイズされたtchebichef畳み込み層(tcl$)を通じて変換層を提案アーキテクチャに統合することで実現される。 TCLの役割は、Tchebichef基底関数を使用して、LRイメージを空間領域から直交変換ドメインに変換することである。 上記の変換の反転は、逆チェビシェフ畳み込み層 (ITCL) と呼ばれる別の層を用いて達成され、変換領域から空間領域へのLR画像の逆変換を行う。 SRのタスクにTchebichef変換ドメインを使用することは、超解像のタスクを簡素化する画像の高低周波数表現の利点を取ることが観察されています。 さらに,コビッドをベースとした医用画像の品質向上のためのトランスファーラーニング手法を導入する。 当院のアーキテクチャはcovid-19のx線およびct画像の品質を高め,臨床診断に有用な画像品質を提供する。 提案した Tchebichef transform domain super- resolution (TTDSR) アーキテクチャを用いて得られた実験結果は、訓練可能なパラメータの少ない深層学習手法と比較して、競合する結果をもたらす。

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