論文の概要: Jointly RS Image Deblurring and Super-Resolution with Adjustable-Kernel and Multi-Domain Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05696v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 16:44:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:55:16.114196
• Title: Jointly RS Image Deblurring and Super-Resolution with Adjustable-Kernel and Multi-Domain Attention
• Title（参考訳）: 可変カーネルとマルチドメインアテンションを併用した共同RS画像の劣化と超解像
• Authors: Yan Zhang, Pengcheng Zheng, Chengxiao Zeng, Bin Xiao, Zhenghao Li, Xinbo Gao,
• Abstract要約: 現実世界のRS画像は、大域的な低解像度の変性と局所的な変性の複雑な組み合わせに悩まされることが多い。 JRSIDSRタスクに対して、AKMDNetというデュアルブランチ並列ネットワークを提案する。 AKMDNetは2つのメインブランチで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.3544131406078
• License:
• Abstract: Remote Sensing (RS) image deblurring and Super-Resolution (SR) are common tasks in computer vision that aim at restoring RS image detail and spatial scale, respectively. However, real-world RS images often suffer from a complex combination of global low-resolution (LR) degeneration and local blurring degeneration. Although carefully designed deblurring and SR models perform well on these two tasks individually, a unified model that performs jointly RS image deblurring and super-resolution (JRSIDSR) task is still challenging due to the vital dilemma of reconstructing the global and local degeneration simultaneously. Additionally, existing methods struggle to capture the interrelationship between deblurring and SR processes, leading to suboptimal results. To tackle these issues, we give a unified theoretical analysis of RS images' spatial and blur degeneration processes and propose a dual-branch parallel network named AKMD-Net for the JRSIDSR task. AKMD-Net consists of two main branches: deblurring and super-resolution branches. In the deblurring branch, we design a pixel-adjustable kernel block (PAKB) to estimate the local and spatial-varying blur kernels. In the SR branch, a multi-domain attention block (MDAB) is proposed to capture the global contextual information enhanced with high-frequency details. Furthermore, we develop an adaptive feature fusion (AFF) module to model the contextual relationships between the deblurring and SR branches. Finally, we design an adaptive Wiener loss (AW Loss) to depress the prior noise in the reconstructed images. Extensive experiments demonstrate that the proposed AKMD-Net achieves state-of-the-art (SOTA) quantitative and qualitative performance on commonly used RS image datasets. The source code is publicly available at https://github.com/zpc456/AKMD-Net.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)イメージデブロアリングとスーパーリゾリューション(SR)は、それぞれRSイメージの詳細と空間スケールの復元を目的としたコンピュータビジョンにおいて一般的なタスクである。 しかし、現実世界のRS画像は、大域低解像度(LR)変性と局所的ぼかし変性の複雑な組み合わせに悩まされることが多い。 これら2つのタスクに対して慎重に設計されたデブロアリングとSRモデルは、それぞれよく機能するが、グローバルとローカルのデジェネレーションを同時に再構築する上で重要なジレンマのため、共同でRS画像デブロアと超解像(JRSIDSR)タスクを実行する統一モデルはまだ難しい。 さらに、既存の手法は、デブロアリングとSRプロセスの相互関係を捉えるのに苦労し、準最適結果をもたらす。 これらの課題に対処するために, RS画像の空間的およびぼやけた退化過程の統一的理論的解析を行い, JRSIDSR タスク用に AKMD-Net というデュアルブランチ並列ネットワークを提案する。 AKMD-Netは2つのメインブランチで構成されている。 退色分岐では,局所的および空間的に変化するぼやけたカーネルを推定するために,ピクセル調整可能なカーネルブロック (PAKB) を設計する。 SRブランチでは、多領域アテンションブロック(MDAB)が提案され、高頻度の詳細で拡張されたグローバルなコンテキスト情報をキャプチャする。 さらに,適応的特徴融合(AFF)モジュールを開発し,デブロアリングとSR分岐の文脈的関係をモデル化する。 最後に、再構成画像の先行ノイズを抑えるために適応的なウィナー損失(AW損失)を設計する。 広汎な実験により、提案したAKMD-Netは、一般的なRS画像データセット上での定量化および定性的性能を達成する。 ソースコードはhttps://github.com/zpc456/AKMD-Netで公開されている。

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