論文の概要: IRSRMamba: Infrared Image Super-Resolution via Mamba-based Wavelet Transform Feature Modulation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09873v1
• Date: Thu, 16 May 2024 07:49:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:01:20.827493
• Title: IRSRMamba: Infrared Image Super-Resolution via Mamba-based Wavelet Transform Feature Modulation Model
• Title（参考訳）: IRSRMamba: マンバを用いたウェーブレット変換特徴変調モデルによる赤外画像超解像
• Authors: Yongsong Huang, Tomo Miyazaki, Xiaofeng Liu, Shinichiro Omachi,
• Abstract要約: 赤外(IR)画像の超解像は、均質な背景画素分布とスパースターゲット領域の課題に直面している。 マンバをベースとした(選択的構造化状態空間モデル)モデルの最近の進歩は、視覚タスクにおいて大きな可能性を示している。 IRSRMamba: Infrared Image Super-Resolution via Mamba-based Wavelet Transform Feature Modulation Model。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.842507196763463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared (IR) image super-resolution faces challenges from homogeneous background pixel distributions and sparse target regions, requiring models that effectively handle long-range dependencies and capture detailed local-global information. Recent advancements in Mamba-based (Selective Structured State Space Model) models, employing state space models, have shown significant potential in visual tasks, suggesting their applicability for IR enhancement. In this work, we introduce IRSRMamba: Infrared Image Super-Resolution via Mamba-based Wavelet Transform Feature Modulation Model, a novel Mamba-based model designed specifically for IR image super-resolution. This model enhances the restoration of context-sparse target details through its advanced dependency modeling capabilities. Additionally, a new wavelet transform feature modulation block improves multi-scale receptive field representation, capturing both global and local information efficiently. Comprehensive evaluations confirm that IRSRMamba outperforms existing models on multiple benchmarks. This research advances IR super-resolution and demonstrates the potential of Mamba-based models in IR image processing. Code are available at \url{https://github.com/yongsongH/IRSRMamba}.
• Abstract（参考訳）: 赤外線(IR)画像の超解像は、均一な背景画素分布やスパースターゲット領域からの課題に直面し、長距離依存を効果的に処理し、詳細なローカル・グローバル情報を取得するモデルを必要とする。 状態空間モデルを用いたマンバモデル(選択構造状態空間モデル)の最近の進歩は、視覚的タスクに有意な可能性を示しており、IRの強化に適用可能であることを示唆している。 本稿では,マンバをベースとした波長変換特徴変調モデルにより,IR画像の超解像に特化して設計された新しいマンバモデルであるIRRMamba: Infrared Image Super-Resolutionを紹介する。 このモデルは、先進的な依存性モデリング機能を通じて、コンテキストスパースターゲットの詳細の復元を強化する。 さらに、新しいウェーブレット変換特徴変調ブロックは、マルチスケールの受容場表現を改善し、グローバル情報とローカル情報の両方を効率的にキャプチャする。 総合評価では、IRSRMambaは既存のモデルを複数のベンチマークで上回っている。 本研究は, 赤外線超解像を進展させ, 赤外線画像処理におけるマンバモデルの可能性を示す。 コードは \url{https://github.com/yongsongH/IRSRMamba} で公開されている。

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