論文の概要: Real-World Single Image Super-Resolution: A Brief Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02368v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 12:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-06 20:36:00.677339
• Title: Real-World Single Image Super-Resolution: A Brief Review
• Title（参考訳）: 実世界単一画像の超解像度:短いレビュー
• Authors: Honggang Chen, Xiaohai He, Linbo Qing, Yuanyuan Wu, Chao Ren, Ce Zhu
• Abstract要約: 単一画像超解像(SISR)は、低解像(LR)観測から高解像(HR)画像を再構成することを目的とする。 深層学習に基づく超解像法が注目され,合成データの再構成性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.14123585227239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single image super-resolution (SISR), which aims to reconstruct a high-resolution (HR) image from a low-resolution (LR) observation, has been an active research topic in the area of image processing in recent decades. Particularly, deep learning-based super-resolution (SR) approaches have drawn much attention and have greatly improved the reconstruction performance on synthetic data. Recent studies show that simulation results on synthetic data usually overestimate the capacity to super-resolve real-world images. In this context, more and more researchers devote themselves to develop SR approaches for realistic images. This article aims to make a comprehensive review on real-world single image super-resolution (RSISR). More specifically, this review covers the critical publically available datasets and assessment metrics for RSISR, and four major categories of RSISR methods, namely the degradation modeling-based RSISR, image pairs-based RSISR, domain translation-based RSISR, and self-learning-based RSISR. Comparisons are also made among representative RSISR methods on benchmark datasets, in terms of both reconstruction quality and computational efficiency. Besides, we discuss challenges and promising research topics on RSISR.
• Abstract（参考訳）: 低分解能(LR)観測から高分解能(HR)画像を再構成することを目的とした単一画像超解像(SISR)は,近年,画像処理分野において活発な研究課題となっている。 特に、深層学習に基づく超解像(SR)アプローチは、多くの注目を集め、合成データの再構成性能を大幅に向上させた。 最近の研究では、合成データのシミュレーション結果は、通常、実世界画像の超解像能力を過大評価している。 この文脈では、より多くの研究者が現実的な画像のためのSRアプローチの開発に力を注いでいる。 本稿では,実世界の単一画像超解像(RSISR)の総合的なレビューを行う。 具体的には、RSISRの重要な公開データセットと評価指標、RSISRメソッドの4つの主要なカテゴリ、すなわち劣化モデリングベースのRSISR、画像ペアベースのRSISR、ドメイン翻訳ベースのRSISR、および自己学習ベースのRSISRについて説明します。 ベンチマークデータセット上の代表的なRSISRメソッドの中で、再構築品質と計算効率の両方の観点から比較も行われている。 また,RSISRの課題と今後の研究課題についても論じる。

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