論文の概要: Deep Model-Based Super-Resolution with Non-uniform Blur
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10109v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 13:57:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 14:22:12.086257
- Title: Deep Model-Based Super-Resolution with Non-uniform Blur
- Title（参考訳）: 非一様ぼけを伴う深部モデルに基づく超解像
- Authors: Charles Laroche and Andr\'es Almansa and Matias Tassano
- Abstract要約: 非一様ぼかしを持つ超解像の最先端手法を提案する。
まず,線形化ADMM分割手法に基づく高速なプラグアンドプレイアルゴリズムを提案する。
反復アルゴリズムをひとつのネットワークに展開し、エンドツーエンドでトレーニングします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a state-of-the-art method for super-resolution with non-uniform
blur. Single-image super-resolution methods seek to restore a high-resolution
image from blurred, subsampled, and noisy measurements. Despite their
impressive performance, existing techniques usually assume a uniform blur
kernel. Hence, these techniques do not generalize well to the more general case
of non-uniform blur. Instead, in this paper, we address the more realistic and
computationally challenging case of spatially-varying blur. To this end, we
first propose a fast deep plug-and-play algorithm, based on linearized ADMM
splitting techniques, which can solve the super-resolution problem with
spatially-varying blur. Second, we unfold our iterative algorithm into a single
network and train it end-to-end. In this way, we overcome the intricacy of
manually tuning the parameters involved in the optimization scheme. Our
algorithm presents remarkable performance and generalizes well after a single
training to a large family of spatially-varying blur kernels, noise levels and
scale factors.
- Abstract（参考訳）: 非一様ぼかしを持つ超解像の最先端手法を提案する。
単一画像のスーパーレゾリューション法は、ぼやけた、サブサンプリングされた、ノイズの多い測定から高解像度の画像を復元することを求める。
優れた性能にもかかわらず、既存の技術は通常、均一なぼやけたカーネルを前提としている。
したがって、これらの手法は非一様ぼけのより一般的な場合に対してうまく一般化しない。
そこで本稿では,より現実的で計算に難解な空間変動ボケの事例について述べる。
そこで本研究では,線形化admm分割法に基づく高速深部プラグ・アンド・プレイアルゴリズムを提案する。
次に、反復アルゴリズムをひとつのネットワークに展開し、エンドツーエンドでトレーニングします。
このようにして、最適化スキームに関わるパラメータを手動で調整する難しさを克服する。
提案アルゴリズムは,空間的に異なるブラーカーネル,ノイズレベル,スケールファクタの大規模なファミリに対して,単一トレーニング後に顕著な性能を示す。
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