論文の概要: Real Image Super-Resolution using GAN through modeling of LR and HR process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10413v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 09:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 15:22:06.145604
• Title: Real Image Super-Resolution using GAN through modeling of LR and HR process
• Title（参考訳）: LRおよびHRプロセスのモデリングによるGANを用いた実像超解像
• Authors: Rao Muhammad Umer, Christian Micheloni
• Abstract要約: LRモデルとSRモデルに組み込んだ学習可能な適応正弦波非線形性を提案し,分解分布を直接学習する。 定量的および定性的な実験において提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.537597542144916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The current existing deep image super-resolution methods usually assume that a Low Resolution (LR) image is bicubicly downscaled of a High Resolution (HR) image. However, such an ideal bicubic downsampling process is different from the real LR degradations, which usually come from complicated combinations of different degradation processes, such as camera blur, sensor noise, sharpening artifacts, JPEG compression, and further image editing, and several times image transmission over the internet and unpredictable noises. It leads to the highly ill-posed nature of the inverse upscaling problem. To address these issues, we propose a GAN-based SR approach with learnable adaptive sinusoidal nonlinearities incorporated in LR and SR models by directly learn degradation distributions and then synthesize paired LR/HR training data to train the generalized SR model to real image degradations. We demonstrate the effectiveness of our proposed approach in quantitative and qualitative experiments.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープ・イメージの超解像法は、通常、低分解能(LR)画像が高分解能(HR)画像の双対ダウンスケールであると仮定する。 しかし、このような理想的なbicubicダウンサンプリングプロセスは、カメラのぼやき、センサーノイズ、シャープニングアーティファクト、jpeg圧縮、さらに画像編集といった異なる分解過程の複雑な組み合わせや、インターネット上の画像伝送や予測不能なノイズから生じる実際のlr劣化とは異なる。 これは逆拡大問題の非常に不適切な性質をもたらす。 これらの問題に対処するために, LR と SR モデルに組み込まれた適応正弦波非線形性を持つ GAN ベースの SR 手法を提案し, 直接分解分布を学習し, 一般化された SR モデルを実画像劣化に訓練するためのペア付き LR/HR トレーニングデータを合成する。 定量的および定性的実験において提案手法の有効性を示す。

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