論文の概要: Bridging the Domain Gap: A Simple Domain Matching Method for Reference-based Image Super-Resolution in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15944v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 08:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:40:32.210231
• Title: Bridging the Domain Gap: A Simple Domain Matching Method for Reference-based Image Super-Resolution in Remote Sensing
• Title（参考訳）: 領域ギャップの橋渡し : リモートセンシングにおける参照ベース画像超解像のための簡易領域マッチング法
• Authors: Jeongho Min, Yejun Lee, Dongyoung Kim, Jaejun Yoo
• Abstract要約: 近年、参照ベース画像超解像(RefSR)は、画像超解像(SR)タスクにおいて優れた性能を示している。 既存のRefSRモデルとシームレスに統合可能なドメインマッチング(DM)モジュールを導入する。 我々の分析では、これらの領域のギャップは異なる衛星でしばしば生じており、我々のモデルはこれらの課題に効果的に対処している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.36527949191506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, reference-based image super-resolution (RefSR) has shown excellent performance in image super-resolution (SR) tasks. The main idea of RefSR is to utilize additional information from the reference (Ref) image to recover the high-frequency components in low-resolution (LR) images. By transferring relevant textures through feature matching, RefSR models outperform existing single image super-resolution (SISR) models. However, their performance significantly declines when a domain gap between Ref and LR images exists, which often occurs in real-world scenarios, such as satellite imaging. In this letter, we introduce a Domain Matching (DM) module that can be seamlessly integrated with existing RefSR models to enhance their performance in a plug-and-play manner. To the best of our knowledge, we are the first to explore Domain Matching-based RefSR in remote sensing image processing. Our analysis reveals that their domain gaps often occur in different satellites, and our model effectively addresses these challenges, whereas existing models struggle. Our experiments demonstrate that the proposed DM module improves SR performance both qualitatively and quantitatively for remote sensing super-resolution tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、参照ベース画像超解像(RefSR)は、画像超解像(SR)タスクにおいて優れた性能を示している。 RefSRの主な考え方は、参照(Ref)画像からの付加情報を利用して、低分解能(LR)画像の高周波成分を復元することである。 特徴マッチングを通じて関連するテクスチャを転送することで、RefSRモデルは既存の単一画像超解像(SISR)モデルより優れている。 しかし、Ref画像とLR画像の間にドメインギャップが存在し、衛星画像のような現実のシナリオでしばしば発生する場合、その性能は著しく低下する。 本稿では、既存のRefSRモデルとシームレスに統合して、プラグイン・アンド・プレイ方式でパフォーマンスを向上させることができるDomain Matching (DM)モジュールを提案する。 我々の知る限り、我々はリモートセンシング画像処理におけるドメインマッチングベースのRefSRを初めて探求している。 我々の分析によると、これらの領域のギャップは異なる衛星でしばしば発生し、既存のモデルでは困難であるのに対して、我々のモデルはこれらの課題に効果的に対処している。 提案するdmモジュールは,リモートセンシングによる超解像タスクにおいて,srの性能を定性的かつ定量的に改善することを示す。

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