論文の概要: Multi-frame Super-resolution from Noisy Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13778v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 12:07:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 19:27:25.465883
• Title: Multi-frame Super-resolution from Noisy Data
• Title（参考訳）: 雑音データによるマルチフレーム超解像
• Authors: Kireeti Bodduna and Joachim Weickert
• Abstract要約: 異方性拡散アイデアに基づく2つの適応レギュラーの有用性を示す。 また,一方的な差異と優れた性能を有する新しい非局所的な手法を提案する。 意外なことに、実際に関連する雑音のシナリオにおける評価は、ノイズフリーのシナリオと異なるランキングを生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.414055487487486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining high resolution images from low resolution data with clipped noise is algorithmically challenging due to the ill-posed nature of the problem. So far such problems have hardly been tackled, and the few existing approaches use simplistic regularisers. We show the usefulness of two adaptive regularisers based on anisotropic diffusion ideas: Apart from evaluating the classical edge-enhancing anisotropic diffusion regulariser, we introduce a novel non-local one with one-sided differences and superior performance. It is termed sector diffusion. We combine it with all six variants of the classical super-resolution observational model that arise from permutations of its three operators for warping, blurring, and downsampling. Surprisingly, the evaluation in a practically relevant noisy scenario produces a different ranking than the one in the noise-free setting in our previous work (SSVM 2017).
• Abstract（参考訳）: 低解像度データからクリッピングノイズで高解像度画像を取得することは、問題の性質の悪さからアルゴリズム的に困難である。 これまでのところこのような問題はほとんど解決されておらず、既存のアプローチでは単純正則法がほとんど使われていない。 異方性拡散の概念に基づく2つの適応正規化器の有用性を示す: 古典的エッジエンハンス異方性拡散正規化器を別として, 片面差と優れた性能を有する新しい非局所拡散正規化器を提案する。 セクタ拡散と呼ばれる。 従来のスーパーレゾリューション観測モデルの6つの変種すべてと組み合わせることで、3つの演算子が乱れ、ぼやけ、ダウンサンプリングのために置換される。 意外なことに、実際に関係のあるノイズシナリオの評価は、これまでの作業(SSVM 2017)のノイズフリー設定と異なるランキングを生み出します。

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