論文の概要: Unfolded Deep Kernel Estimation for Blind Image Super-resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05568v1
- Date: Thu, 10 Mar 2022 07:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 13:52:13.736897
- Title: Unfolded Deep Kernel Estimation for Blind Image Super-resolution
- Title（参考訳）: ブラインド画像超解像のための展開深部カーネル推定
- Authors: Hongyi Zheng, Hongwei Yong, Lei Zhang
- Abstract要約: ブラインド画像超解像(BISR)は、未知のぼやけたカーネルとノイズによって劣化した低解像度画像から高解像度画像を再構成することを目的としている。
我々は,我々の最良知識に対して初めて,データ項を高効率で明示的に解く,新しい展開深層カーネル推定法 (UDKE) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.798845090992728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blind image super-resolution (BISR) aims to reconstruct a high-resolution
image from its low-resolution counterpart degraded by unknown blur kernel and
noise. Many deep neural network based methods have been proposed to tackle this
challenging problem without considering the image degradation model. However,
they largely rely on the training sets and often fail to handle images with
unseen blur kernels during inference. Deep unfolding methods have also been
proposed to perform BISR by utilizing the degradation model. Nonetheless, the
existing deep unfolding methods cannot explicitly solve the data term of the
unfolding objective function, limiting their capability in blur kernel
estimation. In this work, we propose a novel unfolded deep kernel estimation
(UDKE) method, which, for the first time to our best knowledge, explicitly
solves the data term with high efficiency. The UDKE based BISR method can
jointly learn image and kernel priors in an end-to-end manner, and it can
effectively exploit the information in both training data and image degradation
model. Experiments on benchmark datasets and real-world data demonstrate that
the proposed UDKE method could well predict complex unseen non-Gaussian blur
kernels in inference, achieving significantly better BISR performance than
state-of-the-art. The source code of UDKE is available at:
https://github.com/natezhenghy/UDKE.
- Abstract（参考訳）: ブラインド画像超解像(BISR)は、未知のぼやけたカーネルとノイズによって劣化した低解像度画像から高解像度画像を再構成することを目的としている。
画像劣化モデルを考慮せずにこの問題に取り組むために,深層ニューラルネットワークに基づく手法が数多く提案されている。
しかし、それらは主にトレーニングセットに依存しており、推論中に見えないぼやけたカーネルでイメージを処理できないことが多い。
劣化モデルを利用してBISRを実行するための深部展開法も提案されている。
それでも、既存のDeep Openfoldingメソッドは、展開対象関数のデータ項を明示的に解決することができず、カーネル推定の能力を制限している。
本研究では,我々の最良知識に対して初めて,データ項を高効率で明示的に解き明かす,新しい展開された深層カーネル推定法を提案する。
UDKEベースのBISR法は、画像とカーネルの事前情報をエンドツーエンドで共同学習することができ、トレーニングデータと画像劣化モデルの両方で効果的に活用することができる。
ベンチマークデータセットと実世界のデータを用いた実験により、提案したUDKE法は、推論において複雑で見えない非ガウスのぼかしカーネルを予測し、最先端技術よりもBISR性能が著しく向上することを示した。
UDKEのソースコードは、https://github.com/natezhenghy/UDKEで入手できる。
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