論文の概要: Kernel-aware Raw Burst Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07315v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 11:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 23:31:10.015308
• Title: Kernel-aware Raw Burst Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: カーネルアウェアrawバーストブラインド超解像
• Authors: Wenyi Lian and Shanglian Peng
• Abstract要約: バースト超解像(SR)は、低画質の画像からリッチな詳細を復元する可能性を提供する。 既存の非盲点ネットワークは、高解像度(HR)画像の復元において、パフォーマンスが著しく低下する。 本稿では,カーネル対応の変形可能なアライメントモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Burst super-resolution (SR) provides a possibility of restoring rich details from low-quality images. However, since low-resolution (LR) images in practical applications have multiple complicated and unknown degradations, existing non-blind (e.g., bicubic) designed networks usually lead to a severe performance drop in recovering high-resolution (HR) images. Moreover, handling multiple misaligned noisy raw inputs is also challenging. In this paper, we address the problem of reconstructing HR images from raw burst sequences acquired from modern handheld devices. The central idea is a kernel-guided strategy which can solve the burst SR with two steps: kernel modeling and HR restoring. The former estimates burst kernels from raw inputs, while the latter predicts the super-resolved image based on the estimated kernels. Furthermore, we introduce a kernel-aware deformable alignment module which can effectively align the raw images with consideration of the blurry priors. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed method can perform favorable state-of-the-art performance in the burst SR problem.
• Abstract（参考訳）: burst super- resolution (sr)は、低品質の画像からリッチな詳細を復元する機能を提供する。 しかし、実用アプリケーションにおける低解像度(LR)画像は複雑で未知の劣化が多発しているため、既存の非盲点(例えばバイコビック)設計のネットワークは通常、高解像度(HR)画像の復元に重大なパフォーマンス低下をもたらす。 さらに、複数の不整合生の入力を扱うことも困難である。 本稿では,現代のハンドヘルドデバイスから取得した生のバーストシーケンスからHR画像を再構成する問題に対処する。 中心となる考え方は、カーネルモデリングとHR復元という2つのステップでバーストSRを解くことができるカーネル誘導戦略である。 前者は生の入力からバーストカーネルを推定し、後者は推定されたカーネルに基づいて超解像を予測する。 さらに, ぼやけた前処理を考慮し, 生画像を効果的にアライメントできるカーネルアライメントモジュールを提案する。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により、バーストSR問題において、提案手法が好適な技術性能を発揮することを示した。

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