論文の概要: Guided Linear Upsampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09582v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 08:04:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 11:56:40.233625
- Title: Guided Linear Upsampling
- Title（参考訳）: 誘導線形アップサンプリング
- Authors: Shuangbing Song, Fan Zhong, Tianju Wang, Xueying Qin, Changhe Tu
- Abstract要約: ガイドアップサンプリングは高解像度画像処理の高速化に有効な手法である。
出血やぼやけなどのアーティファクトを抑えながら, ディテール効果をよりよく保存することができる。
対話型画像編集とリアルタイム高精細ビデオ処理の両面において,本手法の利点を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.819059777836628
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Guided upsampling is an effective approach for accelerating high-resolution
image processing. In this paper, we propose a simple yet effective guided
upsampling method. Each pixel in the high-resolution image is represented as a
linear interpolation of two low-resolution pixels, whose indices and weights
are optimized to minimize the upsampling error. The downsampling can be jointly
optimized in order to prevent missing small isolated regions. Our method can be
derived from the color line model and local color transformations. Compared to
previous methods, our method can better preserve detail effects while
suppressing artifacts such as bleeding and blurring. It is efficient, easy to
implement, and free of sensitive parameters. We evaluate the proposed method
with a wide range of image operators, and show its advantages through
quantitative and qualitative analysis. We demonstrate the advantages of our
method for both interactive image editing and real-time high-resolution video
processing. In particular, for interactive editing, the joint optimization can
be precomputed, thus allowing for instant feedback without hardware
acceleration.
- Abstract（参考訳）: 誘導アップサンプリングは高分解能画像処理を加速する効果的な手法である。
本稿では,シンプルながら効果的なガイドアップサンプリング手法を提案する。
高解像度画像の各画素は、2つの低解像度画素の線形補間として表現され、その指数と重みはアップサンプリング誤差を最小限にするために最適化される。
ダウンサンプリングは、小さな孤立した領域の欠如を防ぐために、共同で最適化することができる。
本手法は,カラーラインモデルと局所色変換から導出することができる。
従来の方法と比較して,出血やぼやけなどのアーティファクトを抑制しつつ,ディテール効果を保存できる。
効率的で、実装が容易で、感度の高いパラメータがない。
提案手法を幅広い画像演算子を用いて評価し,定量的および定性解析によりその利点を示す。
対話型画像編集とリアルタイム高解像度映像処理の両面において,本手法の利点を示す。
特にインタラクティブな編集では、ジョイント最適化を事前に計算することができ、ハードウェアアクセラレーションなしで即座にフィードバックできる。
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