論文の概要: Degradation-Guided Meta-Restoration Network for Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00943v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 03:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 16:29:05.254861
• Title: Degradation-Guided Meta-Restoration Network for Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: ブラインド超解像のための劣化誘導型メタ修復ネットワーク
• Authors: Fuzhi Yang, Huan Yang, Yanhong Zeng, Jianlong Fu, Hongtao Lu
• Abstract要約: ブラインド超解像(SR)は、低解像度(LR)画像から高品質な視覚テクスチャを復元することを目的としている。 既存のSRアプローチは、事前に定義されたぼやけたカーネルや固定ノイズを仮定する。 本稿では,視覚障害者の視力回復を支援する,視力超解像(DMSR)のための劣化誘導型メタ修復ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.61951760826198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind super-resolution (SR) aims to recover high-quality visual textures from a low-resolution (LR) image, which is usually degraded by down-sampling blur kernels and additive noises. This task is extremely difficult due to the challenges of complicated image degradations in the real-world. Existing SR approaches either assume a predefined blur kernel or a fixed noise, which limits these approaches in challenging cases. In this paper, we propose a Degradation-guided Meta-restoration network for blind Super-Resolution (DMSR) that facilitates image restoration for real cases. DMSR consists of a degradation extractor and meta-restoration modules. The extractor estimates the degradations in LR inputs and guides the meta-restoration modules to predict restoration parameters for different degradations on-the-fly. DMSR is jointly optimized by a novel degradation consistency loss and reconstruction losses. Through such an optimization, DMSR outperforms SOTA by a large margin on three widely-used benchmarks. A user study including 16 subjects further validates the superiority of DMSR in real-world blind SR tasks.
• Abstract（参考訳）: ブラインド・スーパーレゾリューション(SR)は、低解像度(LR)画像から高品質な視覚テクスチャを復元することを目的としている。 この課題は、現実世界における複雑な画像劣化の課題のため、極めて困難である。 既存のsrアプローチは、事前定義されたぼかしカーネルまたは固定ノイズを前提としており、困難なケースではこれらのアプローチを制限する。 本稿では,実例に対する画像復元を容易にするブラインド超解像(dmsr)のための劣化誘導型メタ復元ネットワークを提案する。 DMSRは分解抽出器とメタ修復モジュールから構成される。 抽出器はLR入力の劣化を推定し、メタ復元モジュールを誘導し、フライ時に異なる劣化に対する復元パラメータを予測する。 DMSRは、新しい劣化一貫性損失と再構成損失によって共同最適化される。 このような最適化により、DMSRは3つの広く使用されているベンチマークにおいて、SOTAよりも大きなマージンで優れている。 16名の被験者を含むユーザスタディは、現実世界の盲目SRタスクにおけるDMSRの優位性をさらに検証する。

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