論文の概要: MoCoPnet: Exploring Local Motion and Contrast Priors for Infrared Small
Target Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01014v2
- Date: Wed, 5 Jan 2022 03:07:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-06 10:18:12.436817
- Title: MoCoPnet: Exploring Local Motion and Contrast Priors for Infrared Small
Target Super-Resolution
- Title（参考訳）: MoCoPnet:赤外小ターゲット超解法における局所運動とコントラスト先行の探索
- Authors: Xinyi Ying, Yingqian Wang, Longguang Wang, Weidong Sheng, Li Liu,
Zaipin Lin, Shilin Zhou
- Abstract要約: 赤外線小目標超解像(SR)は、高コントラストの高コントラストで信頼性が高く詳細な高解像度画像を復元することを目的としている。
MoCoPnetは、赤外線小ターゲットのドメイン知識をディープネットワークに統合する最初の方法であり、赤外線小ターゲットの特徴不足を軽減することができる。
実験により,MoCoPnetはSR性能と目標拡張の両面から,最先端ビデオSRと単一画像SR法より優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.231599438242972
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Infrared small target super-resolution (SR) aims to recover reliable and
detailed high-resolution image with highcontrast targets from its
low-resolution counterparts. Since the infrared small target lacks color and
fine structure information, it is significant to exploit the supplementary
information among sequence images to enhance the target. In this paper, we
propose the first infrared small target SR method named local motion and
contrast prior driven deep network (MoCoPnet) to integrate the domain knowledge
of infrared small target into deep network, which can mitigate the intrinsic
feature scarcity of infrared small targets. Specifically, motivated by the
local motion prior in the spatio-temporal dimension, we propose a local
spatiotemporal attention module to perform implicit frame alignment and
incorporate the local spatio-temporal information to enhance the local features
(especially for small targets). Motivated by the local contrast prior in the
spatial dimension, we propose a central difference residual group to
incorporate the central difference convolution into the feature extraction
backbone, which can achieve center-oriented gradient-aware feature extraction
to further improve the target contrast. Extensive experiments have demonstrated
that our method can recover accurate spatial dependency and improve the target
contrast. Comparative results show that MoCoPnet can outperform the
state-of-the-art video SR and single image SR methods in terms of both SR
performance and target enhancement. Based on the SR results, we further
investigate the influence of SR on infrared small target detection and the
experimental results demonstrate that MoCoPnet promotes the detection
performance. The code is available at https://github.com/XinyiYing/MoCoPnet.
- Abstract（参考訳）: 赤外線小型ターゲットスーパーレゾリューション(sr)は、低レゾリューションのターゲットから高コントラストのターゲットで信頼性と詳細な高解像度画像を回収することを目的としている。
赤外線小ターゲットには色や微細な構造情報がないため、シーケンス画像間の補足情報を利用してターゲットを強化することが重要である。
本稿では,赤外小ターゲットのドメイン知識を深層ネットワークに統合し,赤外小ターゲットの固有の特徴不足を軽減するために,ローカルモーションとコントラスト事前駆動深層ネットワーク(MoCoPnet)と呼ばれる最初の赤外小ターゲットSR手法を提案する。
具体的には、時空間次元に先立つ局所運動に動機づけられ、暗黙的なフレームアライメントを行い、局所時空間情報を取り込んで局所的特徴(特に小さな対象)を高める局所時空間アライメントモジュールを提案する。
空間次元に先行する局所的コントラストに動機づけられ,中心的差分畳み込みを特徴抽出バックボーンに組み込む中心的差分残差群を提案する。
広範な実験により,本手法が正確な空間依存性を回復し,目標コントラストを改善することを実証した。
比較の結果,MoCoPnetは,SR性能と目標拡張の両面から,最先端ビデオSRと単一画像SR法より優れていた。
SRの結果から,赤外線小目標検出におけるSRの影響についてさらに検討し,MoCoPnetが検出性能を向上させることを示す実験結果を得た。
コードはhttps://github.com/xinyiying/mocopnetで入手できる。
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