論文の概要: Ultra-High-Definition Image Restoration: New Benchmarks and A Dual Interaction Prior-Driven Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13607v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 01:11:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:38:51.339566
• Title: Ultra-High-Definition Image Restoration: New Benchmarks and A Dual Interaction Prior-Driven Solution
• Title（参考訳）: 超高精細画像復元 : 新しいベンチマークとデュアルインタラクション優先型ソリューション
• Authors: Liyan Wang, Cong Wang, Jinshan Pan, Xiaofeng Liu, Weixiang Zhou, Xiaoran Sun, Wei Wang, Zhixun Su,
• Abstract要約: UHD-Snow と UHD-Rain という名の UHD 雪と降雨のベンチマークを構築した。 各ベンチマークには3200の分解/クリアイメージ対の4K解像度が含まれている。 モデル設計における勾配と正規項を考慮した効率的なUHD画像復元法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.42524995828323
• License:
• Abstract: Ultra-High-Definition (UHD) image restoration has acquired remarkable attention due to its practical demand. In this paper, we construct UHD snow and rain benchmarks, named UHD-Snow and UHD-Rain, to remedy the deficiency in this field. The UHD-Snow/UHD-Rain is established by simulating the physics process of rain/snow into consideration and each benchmark contains 3200 degraded/clear image pairs of 4K resolution. Furthermore, we propose an effective UHD image restoration solution by considering gradient and normal priors in model design thanks to these priors' spatial and detail contributions. Specifically, our method contains two branches: (a) feature fusion and reconstruction branch in high-resolution space and (b) prior feature interaction branch in low-resolution space. The former learns high-resolution features and fuses prior-guided low-resolution features to reconstruct clear images, while the latter utilizes normal and gradient priors to mine useful spatial features and detail features to guide high-resolution recovery better. To better utilize these priors, we introduce single prior feature interaction and dual prior feature interaction, where the former respectively fuses normal and gradient priors with high-resolution features to enhance prior ones, while the latter calculates the similarity between enhanced prior ones and further exploits dual guided filtering to boost the feature interaction of dual priors. We conduct experiments on both new and existing public datasets and demonstrate the state-of-the-art performance of our method on UHD image low-light enhancement, dehazing, deblurring, desonwing, and deraining. The source codes and benchmarks are available at \url{https://github.com/wlydlut/UHDDIP}.
• Abstract（参考訳）: 超高精細画像復元(UHD)は,その実用的需要から注目されている。 本稿では, UHD-Snow と UHD-Rain という, UHD 雪と降雨のベンチマークを構築し, この分野での不足を解消する。 UHD-Snow/UHD-Rainは雨・雪の物理過程をシミュレーションして構築され、それぞれのベンチマークには4K解像度の3200の劣化/クラー画像対が含まれている。 さらに,これらの先行画像の空間的および詳細的な寄与により,モデル設計の勾配や正規化を考慮し,有効なUHD画像復元ソリューションを提案する。 具体的には,本手法は2つの枝を含む。 (a)高分解能空間における特徴融合再生枝 (b)低分解能空間における先行的特徴相互作用分岐。 前者は高精細な特徴を学習し、前者は高精細な画像を再構成するために事前誘導された低精細な特徴を融合する。 これらの先行処理をよりよく活用するために、前者は正常な特徴と勾配の先行処理を融合させ、後者は強化された先行処理の類似性を計算し、さらに二重誘導フィルタリングを利用して二重先行処理の特性相互作用を増強する、単一先行処理と二重先行処理を導入する。 提案手法は,UHD画像の低照度化,デハージング,デブロアリング,デコノイング,デコノイングに対して,新規および既存両方の公開データセットの実験を行い,その現状を実証する。 ソースコードとベンチマークは \url{https://github.com/wlydlut/UHDDIP} で公開されている。

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