論文の概要: A GPU-Accelerated Light-field Super-resolution Framework Based on Mixed
Noise Model and Weighted Regularization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05047v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 05:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-13 16:05:41.835813
- Title: A GPU-Accelerated Light-field Super-resolution Framework Based on Mixed
Noise Model and Weighted Regularization
- Title（参考訳）: 混合雑音モデルと重み付き正規化に基づくGPU加速光場超解像フレームワーク
- Authors: Trung-Hieu Tran, Kaicong Sun, Sven Simon
- Abstract要約: 本稿では,高分解能LF像を混合ガウス・イムパルス雑音下で再構成するためのGPU加速計算フレームワークを提案する。
混在騒音を考慮したHR再構成誤差をペナルティ化するためのデータフィデリティ項としてell1$-ell2$のジョイントを導出する。
本稿では,乗算器アルゴリズム (ADMM) の交互方向法を用いて計算を簡略化できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.898659895355356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a GPU-accelerated computational framework for
reconstructing high resolution (HR) LF images under a mixed Gaussian-Impulse
noise condition. The main focus is on developing a high-performance approach
considering processing speed and reconstruction quality. From a statistical
perspective, we derive a joint $\ell^1$-$\ell^2$ data fidelity term for
penalizing the HR reconstruction error taking into account the mixed noise
situation. For regularization, we employ the weighted non-local total variation
approach, which allows us to effectively realize LF image prior through a
proper weighting scheme. We show that the alternating direction method of
multipliers algorithm (ADMM) can be used to simplify the computation complexity
and results in a high-performance parallel computation on the GPU Platform. An
extensive experiment is conducted on both synthetic 4D LF dataset and natural
image dataset to validate the proposed SR model's robustness and evaluate the
accelerated optimizer's performance. The experimental results show that our
approach achieves better reconstruction quality under severe mixed-noise
conditions as compared to the state-of-the-art approaches. In addition, the
proposed approach overcomes the limitation of the previous work in handling
large-scale SR tasks. While fitting within a single off-the-shelf GPU, the
proposed accelerator provides an average speedup of 2.46$\times$ and
1.57$\times$ for $\times 2$ and $\times 3$ SR tasks, respectively. In addition,
a speedup of $77\times$ is achieved as compared to CPU execution.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,gaussian-impulse混合ノイズ条件下で高分解能(hr)lf画像を再構成するためのgpu高速化計算フレームワークを提案する。
主な焦点は、処理速度と再構築品質を考慮した高性能なアプローチの開発である。
統計的観点から,混合雑音を考慮したhr再構成誤差をペナルティ化するための合同$\ell^1$-$\ell^2$データ忠実性項を導出する。
正規化のために、重み付き非局所的全変動アプローチを採用し、適切な重み付けスキームを通じてlf像を効果的に実現する。
本稿では,乗算器アルゴリズム (ADMM) の交互方向法を用いて計算複雑性を単純化し,GPUプラットフォーム上での並列計算を高速化することを示す。
提案するsrモデルのロバスト性を検証するために合成4次元lfデータセットと自然画像データセットの両方について広範な実験を行い,高速化オプティマイザの性能評価を行った。
実験結果から, 本手法は, 高度混合雑音条件下での再現性を向上させることが示唆された。
さらに,提案手法は,大規模SRタスクの処理における従来の作業の制限を克服する。
1つのオフ・ザ・シェルフGPU内に収まる一方で、提案されたアクセラレーターは平均スピードアップを2.46$\times$と1.57$\times$でそれぞれ$\times 2$と$\times 3$ SRタスクで提供する。
さらに、CPU実行と比較して77\times$のスピードアップが達成されている。
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