論文の概要: Structure-Preserving Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12530v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 08:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:27:45.959645
• Title: Structure-Preserving Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 構造保存画像スーパーリゾリューション
• Authors: Cheng Ma, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou
• Abstract要約: 単一画像超解像(SISR)の構造 近年の研究では、フォトリアリスティック画像の復元によるSISRの開発が進められている。 しかし、回収された画像にはいまだ望ましくない構造歪みがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.16949589128296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structures matter in single image super-resolution (SISR). Benefiting from generative adversarial networks (GANs), recent studies have promoted the development of SISR by recovering photo-realistic images. However, there are still undesired structural distortions in the recovered images. In this paper, we propose a structure-preserving super-resolution (SPSR) method to alleviate the above issue while maintaining the merits of GAN-based methods to generate perceptual-pleasant details. Firstly, we propose SPSR with gradient guidance (SPSR-G) by exploiting gradient maps of images to guide the recovery in two aspects. On the one hand, we restore high-resolution gradient maps by a gradient branch to provide additional structure priors for the SR process. On the other hand, we propose a gradient loss to impose a second-order restriction on the super-resolved images, which helps generative networks concentrate more on geometric structures. Secondly, since the gradient maps are handcrafted and may only be able to capture limited aspects of structural information, we further extend SPSR-G by introducing a learnable neural structure extractor (NSE) to unearth richer local structures and provide stronger supervision for SR. We propose two self-supervised structure learning methods, contrastive prediction and solving jigsaw puzzles, to train the NSEs. Our methods are model-agnostic, which can be potentially used for off-the-shelf SR networks. Experimental results on five benchmark datasets show that the proposed methods outperform state-of-the-art perceptual-driven SR methods under LPIPS, PSNR, and SSIM metrics. Visual results demonstrate the superiority of our methods in restoring structures while generating natural SR images. Code is available at https://github.com/Maclory/SPSR.
• Abstract（参考訳）: 単一画像超解像(sisr)における構造物質。 GAN(Generative Adversarial Network)の利点を生かした最近の研究は、フォトリアリスティック画像の復元によるSISRの開発を促進している。 しかし、回収された画像にはまだ望ましくない構造歪みがある。 本稿では,gan方式の利点を維持しつつ,上記の問題を緩和する構造保存型超解像(spsr)法を提案する。 まず、画像の勾配マップを利用して2つの側面の回復を誘導する勾配誘導付きSPSR(SPSR-G)を提案する。 一方,高分解能勾配写像を勾配分岐により復元し,sr過程の事前構造を付加する。 一方,超解像の2次制限を課す勾配損失は,生成ネットワークが幾何構造により集中するのに役立つ。 第2に、勾配写像は手作りであり、構造情報の限られた面のみを捉えることができるため、学習可能なニューラルネットワーク抽出器(NSE)を導入して、よりリッチな局所構造を探索し、より強力なSRの監督を提供することにより、SPSR-Gをさらに拡張する。 NSEを学習するための2つの自己教師型構造学習手法,コントラスト予測とジグソーパズルの解法を提案する。 本手法は,市販のSRネットワークで使用可能なモデルに依存しない。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法はLPIPS,PSNR,SSIMの計測値において,最先端の知覚駆動SR法よりも優れていた。 自然なSR画像を生成しながら構造復元における手法の優位性を示す。 コードはhttps://github.com/Maclory/SPSR.comで入手できる。

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