論文の概要: Deep Constrained Least Squares for Blind Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07508v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 15:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 15:47:49.834328
• Title: Deep Constrained Least Squares for Blind Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: ブラインド画像超解像のための深部拘束型最小方形
• Authors: Ziwei Luo, Haibin Huang, Lei Yu, Youwei Li, Haoqiang Fan, and Shuaicheng Liu
• Abstract要約: 劣化モデルと2つの新しいモジュールを用いたブラインド画像超解像(SR)問題に取り組む。 より具体的には、まず分解モデルを変えて、劣化するカーネル推定を低分解能空間に転送する。 実験により,提案手法は最先端手法に対する精度の向上と視覚的改善を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.71106982590893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the problem of blind image super-resolution(SR) with a reformulated degradation model and two novel modules. Following the common practices of blind SR, our method proposes to improve both the kernel estimation as well as the kernel based high resolution image restoration. To be more specific, we first reformulate the degradation model such that the deblurring kernel estimation can be transferred into the low resolution space. On top of this, we introduce a dynamic deep linear filter module. Instead of learning a fixed kernel for all images, it can adaptively generate deblurring kernel weights conditional on the input and yields more robust kernel estimation. Subsequently, a deep constrained least square filtering module is applied to generate clean features based on the reformulation and estimated kernel. The deblurred feature and the low input image feature are then fed into a dual-path structured SR network and restore the final high resolution result. To evaluate our method, we further conduct evaluations on several benchmarks, including Gaussian8 and DIV2KRK. Our experiments demonstrate that the proposed method achieves better accuracy and visual improvements against state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,再構成分解モデルと2つの新規モジュールを用いて,ブラインド画像超解像(sr)の問題に取り組む。 ブラインドSRの一般的な実践に続いて、カーネル推定とカーネルベースの高解像度画像復元の両方を改善することを提案する。 より具体的には、まず劣化モデルを再構成し、脱水核推定を低分解能空間に転送する。 これに加えて,動的ディープ線形フィルタモジュールを導入する。 すべての画像に固定されたカーネルを学習する代わりに、入力に条件付きでデブラリングなカーネル重みを生成し、より堅牢なカーネル推定を生成することができる。 その後、再編成および推定カーネルに基づいてクリーンな特徴を生成するために、深い制約付き最小二乗フィルタリングモジュールが適用される。 そして、遅延特徴と低入力画像特徴とをデュアルパス構造化SRネットワークに入力し、最終高分解能結果を復元する。 本手法を評価するため,Gaussian8 や DIV2KRK など,いくつかのベンチマークでさらに評価を行う。 提案手法は,最先端手法に対する精度と視覚的改善を実現する。

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