論文の概要: Blind Super-Resolution for Remote Sensing Images via Conditional Stochastic Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07751v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 12:37:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 17:56:29.717549
• Title: Blind Super-Resolution for Remote Sensing Images via Conditional Stochastic Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 条件付き確率正規化流によるリモートセンシング画像のブラインド超解像
• Authors: Hanlin Wu, Ning Ni, Shan Wang, Libao Zhang
• Abstract要約: 本稿では、上記の問題に対処するために、正規化フロー(BlindSRSNF)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案する。 BlindSRSNFは、低解像度(LR)画像が与えられた高解像度画像空間上の条件確率分布を、確率の変動境界を明示的に最適化することによって学習する。 提案アルゴリズムは,シミュレーションLRと実世界RSIの両方において,視覚的品質の優れたSR結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.882417028542855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing images (RSIs) in real scenes may be disturbed by multiple factors such as optical blur, undersampling, and additional noise, resulting in complex and diverse degradation models. At present, the mainstream SR algorithms only consider a single and fixed degradation (such as bicubic interpolation) and cannot flexibly handle complex degradations in real scenes. Therefore, designing a super-resolution (SR) model that can cope with various degradations is gradually attracting the attention of researchers. Some studies first estimate the degradation kernels and then perform degradation-adaptive SR but face the problems of estimation error amplification and insufficient high-frequency details in the results. Although blind SR algorithms based on generative adversarial networks (GAN) have greatly improved visual quality, they still suffer from pseudo-texture, mode collapse, and poor training stability. In this article, we propose a novel blind SR framework based on the stochastic normalizing flow (BlindSRSNF) to address the above problems. BlindSRSNF learns the conditional probability distribution over the high-resolution image space given a low-resolution (LR) image by explicitly optimizing the variational bound on the likelihood. BlindSRSNF is easy to train and can generate photo-realistic SR results that outperform GAN-based models. Besides, we introduce a degradation representation strategy based on contrastive learning to avoid the error amplification problem caused by the explicit degradation estimation. Comprehensive experiments show that the proposed algorithm can obtain SR results with excellent visual perception quality on both simulated LR and real-world RSIs.
• Abstract（参考訳）: リアルシーンにおけるリモートセンシング画像(RSI)は、光学的ぼかし、アンダーサンプリング、追加ノイズなどの複数の要因によって妨害され、複雑で多様な劣化モデルをもたらす。 現在、主流のsrアルゴリズムは、単一かつ固定的な分解(ビキューブ補間など)しか考慮せず、実際のシーンで複雑な劣化を柔軟に処理できない。 そのため、様々な劣化に対処できるスーパーレゾリューション(sr)モデルの設計が徐々に研究者の注目を集めている。 いくつかの研究は、まず劣化核を推定し、次に分解適応srを実行するが、推定誤差増幅の問題と、結果の高周波詳細が不十分である。 generative adversarial networks (gan)に基づくブラインドsrアルゴリズムは、視覚品質を大幅に向上させたが、依然として擬似テクスチャ、モード崩壊、トレーニング安定性の低下に苦しめられている。 本稿では、上記の問題に対処する確率正規化フロー(BlindSRSNF)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案する。 BlindSRSNFは、低解像度(LR)画像が与えられた高解像度画像空間上の条件確率分布を、確率の変動境界を明示的に最適化することによって学習する。 BlindSRSNFは訓練が容易で、GANベースのモデルを上回るフォトリアリスティックSR結果を生成することができる。 また,明示的な劣化推定による誤り増幅問題を回避するために,コントラスト学習に基づく劣化表現戦略を導入する。 総合的な実験により,提案アルゴリズムは,実世界と実世界の両方のRSIにおいて,優れた視覚的知覚品質を有するSR結果が得られることを示した。

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