論文の概要: Vision-Informed Flow Image Super-Resolution with Quaternion Spatial Modeling and Dynamic Flow Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15913v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 06:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:52:51.787511
• Title: Vision-Informed Flow Image Super-Resolution with Quaternion Spatial Modeling and Dynamic Flow Convolution
• Title（参考訳）: 四次空間モデルと動的流れ畳み込みを用いた視覚インフォームドフロー画像超解法
• Authors: Qinglong Cao, Zhengqin Xu, Chao Ma, Xiaokang Yang, Yuntian Chen
• Abstract要約: フロー画像超解像(FISR)は、低分解能フロー画像から高分解能乱流速度場を復元することを目的としている。 既存のFISR法は主に自然画像パターンのフロー画像を処理する。 第一流れの視覚特性インフォームドFISRアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.45309818782329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flow image super-resolution (FISR) aims at recovering high-resolution turbulent velocity fields from low-resolution flow images. Existing FISR methods mainly process the flow images in natural image patterns, while the critical and distinct flow visual properties are rarely considered. This negligence would cause the significant domain gap between flow and natural images to severely hamper the accurate perception of flow turbulence, thereby undermining super-resolution performance. To tackle this dilemma, we comprehensively consider the flow visual properties, including the unique flow imaging principle and morphological information, and propose the first flow visual property-informed FISR algorithm. Particularly, different from natural images that are constructed by independent RGB channels in the light field, flow images build on the orthogonal UVW velocities in the flow field. To empower the FISR network with an awareness of the flow imaging principle, we propose quaternion spatial modeling to model this orthogonal spatial relationship for improved FISR. Moreover, due to viscosity and surface tension characteristics, fluids often exhibit a droplet-like morphology in flow images. Inspired by this morphological property, we design the dynamic flow convolution to effectively mine the morphological information to enhance FISR. Extensive experiments on the newly acquired flow image datasets demonstrate the state-of-the-art performance of our method. Code and data will be made available.
• Abstract（参考訳）: フローイメージスーパーレゾリューション(fisr)は、低解像度フロー画像から高分解能乱流速度場を回復することを目的としている。 既存のFISR法は主に自然画像パターンのフロー画像を処理するが、批判的かつ明確なフロー視覚特性はめったに考慮されない。 この無視は、流れと自然画像の間の大きな領域ギャップを生じさせ、流れの乱流の正確な認識を著しく妨げ、超解像性能を損なう。 このジレンマに対処するために,一意なフローイメージング原理と形態情報を含むフロービジュアル特性を包括的に検討し,最初のフロービジュアルプロパティインフォームfisrアルゴリズムを提案する。 特に、光フィールド内の独立したRGBチャネルによって構築される自然画像とは違い、フローフィールド内の直交UVW速度に基づいてフローイメージを構築する。 フローイメージングの原理を意識してFISRネットワークを強化するために,この直交空間関係をモデル化し,改良されたFISRを提案する。 さらに, 粘性や表面張力特性から, 流動画像に液滴状の形態が現れることが多い。 この形態的性質に触発されて, 動的流れ畳み込みの設計を行い, fisrを強化するために形態的情報を効果的にマイニングする。 新たに取得したフローイメージデータセットに関する広範な実験により,本手法の最先端性能が実証された。 コードとデータは利用可能になる。

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