論文の概要: Blind Image Super-Resolution: A Survey and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03055v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 07:38:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-08 14:05:32.607011
- Title: Blind Image Super-Resolution: A Survey and Beyond
- Title（参考訳）: Blind Image Super-Resolution: 調査とそれ以上
- Authors: Anran Liu, Yihao Liu, Jinjin Gu, Yu Qiao, Chao Dong
- Abstract要約: ブラインド画像超解像(SR)は、未知の劣化を伴う低解像度画像の超解像を目指している。
長年の努力にもかかわらず、依然として挑戦的な研究課題として残っている。
本稿では,近年のブラインド画像SRの進歩を体系的に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.316988709621604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blind image super-resolution (SR), aiming to super-resolve low-resolution
images with unknown degradation, has attracted increasing attention due to its
significance in promoting real-world applications. Many novel and effective
solutions have been proposed recently, especially with the powerful deep
learning techniques. Despite years of efforts, it still remains as a
challenging research problem. This paper serves as a systematic review on
recent progress in blind image SR, and proposes a taxonomy to categorize
existing methods into three different classes according to their ways of
degradation modelling and the data used for solving the SR model. This taxonomy
helps summarize and distinguish among existing methods. We hope to provide
insights into current research states, as well as to reveal novel research
directions worth exploring. In addition, we make a summary on commonly used
datasets and previous competitions related to blind image SR. Last but not
least, a comparison among different methods is provided with detailed analysis
on their merits and demerits using both synthetic and real testing images.
- Abstract（参考訳）: 未知の劣化を伴う低解像度画像の超解像を目的としたブラインド画像スーパーレゾリューション(sr)は,実世界の応用を促進する上での重要性から注目を集めている。
近年、特に強力なディープラーニング技術を用いて、多くの新しい効果的なソリューションが提案されている。
長年の努力にもかかわらず、依然として挑戦的な研究課題として残っている。
本稿では,ブラインドイメージsrの最近の進歩に関する体系的レビューとして,既存の手法を3つの異なるクラスに分類する分類法を提案する。
この分類は、既存の方法の要約と区別に役立つ。
我々は、現在の研究状況に関する洞察を提供し、探索する価値のある新しい研究の方向性を明らかにすることを望んでいます。
さらに, ブラインド画像SRに関する一般的なデータセットと過去のコンペについて要約する。最後に, 合成画像と実画像の両方を用いて, それらのメリットとデメリットを詳細に分析する手法の比較を行った。
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