論文の概要: Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03361v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 14:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:05:52.967556
• Title: Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超解像抑圧画像の階層的類似性学習
• Authors: Yuqing Liu, Qi Jia, Jian Zhang, Xin Fan, Shanshe Wang, Siwei Ma and Wen Gao
• Abstract要約: エイリアスの影響を抑制するために階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。 HSRNetは、他の作品よりも定量的かつ視覚的なパフォーマンスを向上し、エイリアスをより効果的に再送信する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.15915577164894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a highly ill-posed issue, single image super-resolution (SISR) has been widely investigated in recent years. The main task of SISR is to recover the information loss caused by the degradation procedure. According to the Nyquist sampling theory, the degradation leads to aliasing effect and makes it hard to restore the correct textures from low-resolution (LR) images. In practice, there are correlations and self-similarities among the adjacent patches in the natural images. This paper considers the self-similarity and proposes a hierarchical image super-resolution network (HSRNet) to suppress the influence of aliasing. We consider the SISR issue in the optimization perspective, and propose an iterative solution pattern based on the half-quadratic splitting (HQS) method. To explore the texture with local image prior, we design a hierarchical exploration block (HEB) and progressive increase the receptive field. Furthermore, multi-level spatial attention (MSA) is devised to obtain the relations of adjacent feature and enhance the high-frequency information, which acts as a crucial role for visual experience. Experimental result shows HSRNet achieves better quantitative and visual performance than other works, and remits the aliasing more effectively.
• Abstract（参考訳）: 非常に不適切な問題として、近年では単一画像超解像(SISR)が広く研究されている。 SISRの主な課題は、分解処理による情報損失を回復することである。 ナイキストサンプリング理論によれば、劣化はエイリアス効果をもたらし、低解像度(LR)画像から正しいテクスチャを復元することが困難になる。 実際、自然画像に隣接するパッチ間には相関関係と自己相似性がある。 本稿では,自己相似性を考慮し,エイリアスの影響を抑制する階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。 最適化の観点からSISR問題を考察し、半四分法分割法(HQS)に基づく反復解パターンを提案する。 局所画像を用いてテクスチャを探索するため,階層探索ブロック (HEB) を設計し, 受容場を漸進的に増加させる。 さらに,マルチレベル空間アテンション(MSA)を考案し,隣接する特徴の関係を把握し,視覚体験において重要な役割を担う高周波情報を強化する。 実験の結果,HSRNetは他の作品よりも定量的,視覚的パフォーマンスが向上し,エイリアスをより効果的に再現できることがわかった。

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