Fugu-MT 論文翻訳(概要): Perception-Oriented Stereo Image Super-Resolution

論文の概要: Perception-Oriented Stereo Image Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06617v1
Date: Thu, 14 Jul 2022 02:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-16 05:29:10.745331
Title: Perception-Oriented Stereo Image Super-Resolution
Title（参考訳）: 知覚指向ステレオ画像の超解像
Authors: Chenxi Ma, Bo Yan, Weimin Tan, Xuhao Jiang
Abstract要約: 本稿では,StereoSR結果の知覚品質の評価から得られたフィードバックを利用して,最初の知覚指向ステレオ画像超解像手法を提案する。実験により,ステレオ画像の知覚品質が著しく向上し,立体画像の信頼性が向上することが確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.226330884091645
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent studies of deep learning based stereo image super-resolution (StereoSR) have promoted the development of StereoSR. However, existing StereoSR models mainly concentrate on improving quantitative evaluation metrics and neglect the visual quality of super-resolved stereo images. To improve the perceptual performance, this paper proposes the first perception-oriented stereo image super-resolution approach by exploiting the feedback, provided by the evaluation on the perceptual quality of StereoSR results. To provide accurate guidance for the StereoSR model, we develop the first special stereo image super-resolution quality assessment (StereoSRQA) model, and further construct a StereoSRQA database. Extensive experiments demonstrate that our StereoSR approach significantly improves the perceptual quality and enhances the reliability of stereo images for disparity estimation.
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくステレオ画像超解像(StereoSR)の最近の研究は、StereoSRの開発を促進している。しかし、既存のStereoSRモデルは、主に定量的評価基準の改善と超解像ステレオ画像の視覚的品質の無視に焦点を当てている。そこで本論文では,ステレオsr結果の知覚品質の評価から得られたフィードバックを活用し,知覚指向ステレオ画像の超解像手法を提案する。ステレオSRモデルに対して正確なガイダンスを提供するため,ステレオ画像の超解像品質評価(StereoSRQA)モデルを開発し,さらにステレオSRQAデータベースを構築した。大規模な実験により,我々のステレオSRアプローチは知覚的品質を著しく向上し,ステレオ画像の信頼性を高めることが示されている。

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