論文の概要: Learning-Based and Quality Preserving Super-Resolution of Noisy Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02254v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 22:00:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 18:48:23.960945
- Title: Learning-Based and Quality Preserving Super-Resolution of Noisy Images
- Title（参考訳）: 雑音画像の超解法に基づく学習と品質保存
- Authors: Simone Cammarasana, Giuseppe Patan\`e
- Abstract要約: 本稿では,雑音の存在を考慮し,入力画像の特性を保存する学習手法を提案する。
Cineca Marconi100クラスタ上で、トップ500リストの26位でテストを行います。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several applications require the super-resolution of noisy images and the
preservation of geometrical and texture features. State-of-the-art
super-resolution methods do not account for noise and generally enhance the
output image's artefacts (e.g., aliasing, blurring). We propose a
learning-based method that accounts for the presence of noise and preserves the
properties of the input image, as measured by quantitative metrics (e.g.,
normalised crossed correlation, normalised mean squared error,
peak-signal-to-noise-ration, structural similarity feature-based similarity,
universal image quality). We train our network to up-sample a low-resolution
noisy image while preserving its properties. We perform our tests on the Cineca
Marconi100 cluster, at the 26th position in the top500 list. The experimental
results show that our method outperforms learning-based methods, has comparable
results with standard methods, preserves the properties of the input image as
contours, brightness, and textures, and reduces the artefacts. As average
quantitative metrics, our method has a PSNR value of 23.81 on the
super-resolution of Gaussian noise images with a 2X up-sampling factor. In
contrast, previous work has a PSNR value of 23.09 (standard method) and 21.78
(learning-based method). Our learning-based and quality-preserving
super-resolution improves the high-resolution prediction of noisy images with
respect to state-of-the-art methods with different noise types and up-sampling
factors.
- Abstract（参考訳）: いくつかの応用では、ノイズ画像の超解像と幾何学的およびテクスチャ的特徴の保存が必要である。
最先端の超解像法はノイズを考慮せず、一般的に出力画像のアーティファクト(エイリアス、ぼやけなど)を強化する。
本稿では,ノイズの存在を考慮し,定量的な測定値(正規化相互相関,正規化平均二乗誤差,ピーク信号-雑音分割,構造的類似性,普遍的画像品質など)によって入力画像の特性を保存する学習ベース手法を提案する。
我々は,その特性を保ちながら低解像度ノイズ像をアップサンプリングするようにネットワークを訓練する。
我々は、cineca marconi100クラスタでテストを行い、トップ500の26位でテストを行った。
実験の結果,本手法は学習手法よりも優れ,標準手法と同等の結果を示し,入力画像の特性を輪郭,明るさ,テクスチャとして保存し,人工物を減らす。
平均的な定量的指標として、2倍のアップサンプリング係数を持つガウス雑音像の超解像上でのPSNR値は23.81である。
対照的に、以前の研究ではPSNR値は23.09(標準法)と21.78(学習法)であった。
学習ベースおよび品質保存型スーパーレゾリューションは,ノイズタイプやアップサンプリング係数の異なる最先端手法に対して,ノイズ画像の高分解能予測を改善する。
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