論文の概要: Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14006v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 17:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:25:16.704019
• Title: Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 深ブラインド画像超解像のための実用的劣化モデルの設計
• Authors: Kai Zhang, Jingyun Liang, Luc Van Gool, Radu Timofte
• Abstract要約: 単一画像スーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく動作しない。 本稿では, ランダムにシャッフルされたブラー, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.9023380383406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is widely acknowledged that single image super-resolution (SISR) methods would not perform well if the assumed degradation model deviates from those in real images. Although several degradation models take additional factors into consideration, such as blur, they are still not effective enough to cover the diverse degradations of real images. To address this issue, this paper proposes to design a more complex but practical degradation model that consists of randomly shuffled blur, downsampling and noise degradations. Specifically, the blur is approximated by two convolutions with isotropic and anisotropic Gaussian kernels; the downsampling is randomly chosen from nearest, bilinear and bicubic interpolations; the noise is synthesized by adding Gaussian noise with different noise levels, adopting JPEG compression with different quality factors, and generating processed camera sensor noise via reverse-forward camera image signal processing (ISP) pipeline model and RAW image noise model. To verify the effectiveness of the new degradation model, we have trained a deep blind ESRGAN super-resolver and then applied it to super-resolve both synthetic and real images with diverse degradations. The experimental results demonstrate that the new degradation model can help to significantly improve the practicability of deep super-resolvers, thus providing a powerful alternative solution for real SISR applications.
• Abstract（参考訳）: 単一画像のスーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく機能しないと広く認識されている。 いくつかの劣化モデルは、ぼやけなどの追加要因を考慮に入れているが、実際の画像の多様な劣化をカバーできるほど効果がない。 そこで本稿では, ランダムにシャッフルされたボウ, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。 具体的には、ボウを等方性と異方性のあるガウス核を持つ2つの畳み込みにより近似し、最寄り、双線形及びバイキュビック補間からランダムにサンプリングし、ノイズを異なるノイズレベルのガウスノイズを加え、異なる品質要因でJPEG圧縮を適用し、逆向きカメラ画像信号処理(ISP)パイプラインモデルとRAW画像ノイズモデルにより処理されたカメラセンサノイズを生成する。 新しい劣化モデルの有効性を検証するため,我々は深部ブラインドESRGANスーパーリゾルバを訓練し,様々な劣化を伴う合成画像と実画像の両方の超リゾルバに応用した。 実験結果から, 新しい劣化モデルにより, ディープ・スーパーリゾルバの実用性を大幅に向上させることができることがわかった。

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