論文の概要: Spatially-Variant Degradation Model for Dataset-free Super-resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08252v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 07:54:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 18:29:17.044888
- Title: Spatially-Variant Degradation Model for Dataset-free Super-resolution
- Title（参考訳）: データセットフリー超解像のための空間変動劣化モデル
- Authors: Shaojie Guo, Haofei Song, Qingli Li, Yan Wang,
- Abstract要約: 本稿では,データセットのないBlind Image Super-Resolution (BISR)に焦点を当てる。
我々は,各画素に対して空間変動分解モデルを明示的に設計した最初の人物である。
提案手法は,従来のBISR法に比べて1dB(2x)の平均的な改善を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.346260233825173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper focuses on the dataset-free Blind Image Super-Resolution (BISR). Unlike existing dataset-free BISR methods that focus on obtaining a degradation kernel for the entire image, we are the first to explicitly design a spatially-variant degradation model for each pixel. Our method also benefits from having a significantly smaller number of learnable parameters compared to data-driven spatially-variant BISR methods. Concretely, each pixel's degradation kernel is expressed as a linear combination of a learnable dictionary composed of a small number of spatially-variant atom kernels. The coefficient matrices of the atom degradation kernels are derived using membership functions of fuzzy set theory. We construct a novel Probabilistic BISR model with tailored likelihood function and prior terms. Subsequently, we employ the Monte Carlo EM algorithm to infer the degradation kernels for each pixel. Our method achieves a significant improvement over other state-of-the-art BISR methods, with an average improvement of 1 dB (2x).Code will be released at https://github.com/shaojieguoECNU/SVDSR.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データセットのないBlind Image Super-Resolution (BISR)に焦点を当てる。
画像全体の劣化カーネルの取得に重点を置いている既存のデータセットフリーBISR法とは異なり、各画素に対して空間変動分解モデルを明示的に設計するのは初めてである。
また,データ駆動型空間変動型BISR法と比較して,学習可能なパラメータの数が大幅に少ないという利点もある。
具体的には、各画素の分解カーネルは、少数の空間変化原子核からなる学習可能な辞書の線形結合として表現される。
原子分解核の係数行列はファジィ集合論の会員関数を用いて導出される。
そこで我々は,確率的BISRモデルを構築した。
次に,モンテカルロEMアルゴリズムを用いて,各画素の劣化カーネルを推定する。
提案手法は,従来のBISR法に比べて1dB (2x) の精度向上を実現している。
コードはhttps://github.com/shaojieguoECNU/SVDSRでリリースされる。
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