論文の概要: Local Implicit Wavelet Transformer for Arbitrary-Scale Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06442v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 12:21:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:49.209199
• Title: Local Implicit Wavelet Transformer for Arbitrary-Scale Super-Resolution
• Title（参考訳）: 任意スケール超解像用局所入射ウェーブレット変換器
• Authors: Minghong Duan, Linhao Qu, Shaolei Liu, Manning Wang,
• Abstract要約: 暗黙の神経表現は、最近、画像の任意のスケールの超解像(SR)において有望な可能性を証明している。 既存のほとんどの手法は、クエリされた座標と近くの特徴のアンサンブルに基づいて、SR画像中のピクセルを予測する。 本稿では,高周波テクスチャの再現性を高めるために,LIWT(Local Implicit Wavelet Transformer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.610136214020947
• License:
• Abstract: Implicit neural representations have recently demonstrated promising potential in arbitrary-scale Super-Resolution (SR) of images. Most existing methods predict the pixel in the SR image based on the queried coordinate and ensemble nearby features, overlooking the importance of incorporating high-frequency prior information in images, which results in limited performance in reconstructing high-frequency texture details in images. To address this issue, we propose the Local Implicit Wavelet Transformer (LIWT) to enhance the restoration of high-frequency texture details. Specifically, we decompose the features extracted by an encoder into four sub-bands containing different frequency information using Discrete Wavelet Transform (DWT). We then introduce the Wavelet Enhanced Residual Module (WERM) to transform these four sub-bands into high-frequency priors, followed by utilizing the Wavelet Mutual Projected Fusion (WMPF) and the Wavelet-aware Implicit Attention (WIA) to fully exploit the high-frequency prior information for recovering high-frequency details in images. We conducted extensive experiments on benchmark datasets to validate the effectiveness of LIWT. Both qualitative and quantitative results demonstrate that LIWT achieves promising performance in arbitrary-scale SR tasks, outperforming other state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/dmhdmhdmh/LIWT.
• Abstract（参考訳）: 暗黙の神経表現は、最近、画像の任意のスケールの超解像(SR)において有望な可能性を証明している。 既存のほとんどの手法では、画像に高周波先行情報を組み込むことの重要性を見越して、クエリされた座標と近傍の特徴に基づいて、SR画像の画素を予測し、画像内の高周波テクスチャ詳細を再構成する際の限られた性能をもたらす。 この問題に対処するため,高周波テクスチャの再現性を高めるために,LIWT(Local Implicit Wavelet Transformer)を提案する。 具体的には、エンコーダによって抽出された特徴を、離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて異なる周波数情報を含む4つのサブバンドに分解する。 次に、Wavelet Enhanced Residual Module (WERM)を導入し、これら4つのサブバンドを高周波プリセットに変換し、次いでWavelet Mutual Projected Fusion (WMPF) とWavelet-aware Implicit Attention (WIA) を併用して、高周波数の詳細を復元する。 LIWTの有効性を検証するため,ベンチマークデータセットの広範な実験を行った。 定性的かつ定量的な結果は、LIWTが任意のスケールのSRタスクにおいて有望な性能を達成し、他の最先端手法よりも優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/dmhdmhdmh/LIWTで公開されている。

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