論文の概要: Perceptual Image Restoration with High-Quality Priori and Degradation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03010v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 13:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:48:23.014544
• Title: Perceptual Image Restoration with High-Quality Priori and Degradation Learning
• Title（参考訳）: 高品質優先学習と劣化学習による知覚的画像復元
• Authors: Chaoyi Han, Yiping Duan, Xiaoming Tao, Jianhua Lu
• Abstract要約: 本モデルは,復元画像と劣化画像の類似度を測定するのに有効であることを示す。 同時修復・拡張フレームワークは,実世界の複雑な分解型によく一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.93489249639681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perceptual image restoration seeks for high-fidelity images that most likely degrade to given images. For better visual quality, previous work proposed to search for solutions within the natural image manifold, by exploiting the latent space of a generative model. However, the quality of generated images are only guaranteed when latent embedding lies close to the prior distribution. In this work, we propose to restrict the feasible region within the prior manifold. This is accomplished with a non-parametric metric for two distributions: the Maximum Mean Discrepancy (MMD). Moreover, we model the degradation process directly as a conditional distribution. We show that our model performs well in measuring the similarity between restored and degraded images. Instead of optimizing the long criticized pixel-wise distance over degraded images, we rely on such model to find visual pleasing images with high probability. Our simultaneous restoration and enhancement framework generalizes well to real-world complicated degradation types. The experimental results on perceptual quality and no-reference image quality assessment (NR-IQA) demonstrate the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 知覚画像復元は、特定の画像に劣化する可能性が高い高忠実度画像を求めます。 より良い視覚品質のために、以前の研究は生成モデルの潜在空間を利用して自然画像多様体内の解を探すことを提案した。 しかし, 遅延埋め込みが先行分布に近い場合にのみ, 生成画像の品質が保証される。 本研究では,先行多様体内の実現可能な領域を制限することを提案する。 これは、2つの分布のための非パラメトリック計量で達成されます:最大平均差(MMD)。 さらに, 劣化過程を直接条件分布としてモデル化する。 本モデルは,復元画像と劣化画像の類似度を測定するのに有効であることを示す。 劣化画像よりも長く批判された画素距離を最適化する代わりに、高い確率で視覚的快楽画像を見つけるためにそのようなモデルを頼りにしている。 同時修復・拡張フレームワークは,実世界の複雑な分解型によく一般化する。 nr-iqa(perceptual quality and no-reference image quality assessment)の実験結果から,本手法の優れた性能を示す。

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