論文の概要: Deep Reparametrization of Multi-Frame Super-Resolution and Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08286v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 17:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 14:27:51.055997
• Title: Deep Reparametrization of Multi-Frame Super-Resolution and Denoising
• Title（参考訳）: マルチフレーム超解像のディープリパラメトリゼーションとデノジング
• Authors: Goutam Bhat and Martin Danelljan and Fisher Yu and Luc Van Gool and Radu Timofte
• Abstract要約: 本稿では,多フレーム画像復元作業によく用いられる最大後部定式化の深部再パラメータ化を提案する。 提案手法は,学習された誤差メトリックと,対象画像の潜在表現を導入することによって導かれる。 我々は、バースト復調およびバースト超解像データセットに関する包括的な実験を通して、我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 167.42453826365434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep reparametrization of the maximum a posteriori formulation commonly employed in multi-frame image restoration tasks. Our approach is derived by introducing a learned error metric and a latent representation of the target image, which transforms the MAP objective to a deep feature space. The deep reparametrization allows us to directly model the image formation process in the latent space, and to integrate learned image priors into the prediction. Our approach thereby leverages the advantages of deep learning, while also benefiting from the principled multi-frame fusion provided by the classical MAP formulation. We validate our approach through comprehensive experiments on burst denoising and burst super-resolution datasets. Our approach sets a new state-of-the-art for both tasks, demonstrating the generality and effectiveness of the proposed formulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多フレーム画像復元作業によく用いられる最大後部定式化の深部再パラメータ化を提案する。 提案手法は,MAP目標を深い特徴空間に変換する学習された誤差メトリックと,対象画像の潜時表現を導入することによって導かれる。 深い再パラメータ化により、潜在空間における画像形成過程を直接モデル化し、学習済みの画像を予測に統合することができる。 提案手法はディープラーニングの利点を生かし,古典的MAP定式化による多フレーム融合の利点も生かしている。 我々は,バーストデニュージングとバーストスーパーレゾリューションデータセットに関する包括的な実験を通じて,このアプローチを検証する。 提案手法は,提案手法の汎用性と有効性を示すため,両タスクに新たな最先端を設定する。

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