論文の概要: Generalized Expectation Maximization Framework for Blind Image Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13880v1
• Date: Tue, 23 May 2023 10:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 17:19:48.105691
• Title: Generalized Expectation Maximization Framework for Blind Image Super Resolution
• Title（参考訳）: ブラインド画像超解像のための一般化期待最大化フレームワーク
• Authors: Yuxiao Li, Zhiming Wang, Yuan Shen
• Abstract要約: 視覚障害者のためのエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。 提案手法は,一般予測最大化(GEM)アルゴリズムに学習手法を統合し,最大推定(MLE)からHR画像を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.108363151431877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based methods for blind single image super resolution (SISR) conduct the restoration by a learned mapping between high-resolution (HR) images and their low-resolution (LR) counterparts degraded with arbitrary blur kernels. However, these methods mostly require an independent step to estimate the blur kernel, leading to error accumulation between steps. We propose an end-to-end learning framework for the blind SISR problem, which enables image restoration within a unified Bayesian framework with either full- or semi-supervision. The proposed method, namely SREMN, integrates learning techniques into the generalized expectation-maximization (GEM) algorithm and infers HR images from the maximum likelihood estimation (MLE). Extensive experiments show the superiority of the proposed method with comparison to existing work and novelty in semi-supervised learning.
• Abstract（参考訳）: ブラインド・シングル・イメージ・スーパーレゾリューション(SISR)の学習的手法は、高解像度(HR)画像と低解像度(LR)画像を任意のぼやけたカーネルで分解した学習的マッピングによって復元を行う。 しかし、これらの手法は主に、ぼやけたカーネルを推定するために独立したステップを必要とし、ステップ間のエラーの蓄積につながる。 本研究では,全スーパービジョンと半スーパービジョンのいずれにおいても,統一ベイズフレームワーク内で画像復元を可能にするブラインドsisr問題に対するエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。 提案手法,すなわちSREMNは,一般予測最大化(GEM)アルゴリズムに学習技術を統合し,最大推定(MLE)からHR画像を推定する。 半教師あり学習における既存の作業と新規性と比較して,提案手法の優位性を示す。

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