論文の概要: Aliasing is your Ally: End-to-End Super-Resolution from Raw Image Bursts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06191v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 13:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:19:30.283101
• Title: Aliasing is your Ally: End-to-End Super-Resolution from Raw Image Bursts
• Title（参考訳）: aliasingはあなたの味方:rawイメージバーストによるエンドツーエンドのスーパーレゾリューション
• Authors: Bruno Lecouat, Jean Ponce, Julien Mairal
• Abstract要約: 本発表では,空間と時間に若干異なる視点から撮影された複数の低解像度スナップショットから高分解能画像を再構成する問題に対処する。 この問題を解決するための主な課題は、(i)入力画像とサブピクセル精度の整合性、(ii)ネイティブカメラデータに対する最大限の忠実性のための生(ノイズ)画像の扱い、(iii)タスクに適した画像事前(正規化器)を設計・学習することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.80220990106467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This presentation addresses the problem of reconstructing a high-resolution image from multiple lower-resolution snapshots captured from slightly different viewpoints in space and time. Key challenges for solving this problem include (i) aligning the input pictures with sub-pixel accuracy, (ii) handling raw (noisy) images for maximal faithfulness to native camera data, and (iii) designing/learning an image prior (regularizer) well suited to the task. We address these three challenges with a hybrid algorithm building on the insight from Wronski et al. that aliasing is an ally in this setting, with parameters that can be learned end to end, while retaining the interpretability of classical approaches to inverse problems. The effectiveness of our approach is demonstrated on synthetic and real image bursts, setting a new state of the art on several benchmarks and delivering excellent qualitative results on real raw bursts captured by smartphones and prosumer cameras.
• Abstract（参考訳）: 本発表では,空間と時間に若干異なる視点から撮影された複数の低解像度スナップショットから高分解能画像を再構成する問題に対処する。 この問題を解決するための主な課題は、(i)入力画像とサブピクセル精度の整合性、(ii)ネイティブカメラデータに対する最大限の忠実性のための生(ノイズ)画像の扱い、(iii)タスクに適した画像事前(正規化器)を設計・学習することである。 我々はこれら3つの課題に,Wronskiらの洞察に基づくハイブリッドアルゴリズムで対処する。 エイリアシングはこの設定における味方であり、パラメータはエンドツーエンドで学習でき、また逆問題に対する古典的アプローチの解釈可能性を維持している。 本手法の有効性は,合成および実画像バーストにおいて実証され,いくつかのベンチマークで新しい状態が設定され,スマートフォンやプロシューマーカメラで撮影された実生バーストに対して優れた質的結果が得られた。

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