論文の概要: Unified Image Restoration and Enhancement: Degradation Calibrated Cycle Reconstruction Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14630v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 08:33:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:22.174280
• Title: Unified Image Restoration and Enhancement: Degradation Calibrated Cycle Reconstruction Diffusion Model
• Title（参考訳）: 統一画像復元と拡張:劣化校正サイクル再構成拡散モデル
• Authors: Minglong Xue, Jinhong He, Shivakumara Palaiahnakote, Mingliang Zhou,
• Abstract要約: CycleRDMは、復元および拡張タスクを統合するために設計された新しいフレームワークである。 分解された領域、粗い正規領域、および正規領域の間の写像関係を学習する。 復元品質を向上させるため,分解ウェーブレット高周波領域の特徴ゲインモジュールを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.713784455593778
• License:
• Abstract: Image restoration and enhancement are pivotal for numerous computer vision applications, yet unifying these tasks efficiently remains a significant challenge. Inspired by the iterative refinement capabilities of diffusion models, we propose CycleRDM, a novel framework designed to unify restoration and enhancement tasks while achieving high-quality mapping. Specifically, CycleRDM first learns the mapping relationships among the degraded domain, the rough normal domain, and the normal domain through a two-stage diffusion inference process. Subsequently, we transfer the final calibration process to the wavelet low-frequency domain using discrete wavelet transform, performing fine-grained calibration from a frequency domain perspective by leveraging task-specific frequency spaces. To improve restoration quality, we design a feature gain module for the decomposed wavelet high-frequency domain to eliminate redundant features. Additionally, we employ multimodal textual prompts and Fourier transform to drive stable denoising and reduce randomness during the inference process. After extensive validation, CycleRDM can be effectively generalized to a wide range of image restoration and enhancement tasks while requiring only a small number of training samples to be significantly superior on various benchmarks of reconstruction quality and perceptual quality. The source code will be available at https://github.com/hejh8/CycleRDM.
• Abstract（参考訳）: 画像の復元と強化は多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な役割を担っているが、これらのタスクを効率的に統合することは大きな課題である。 拡散モデルの反復改善能力に触発されて,高品質なマッピングを実現するとともに,復元・拡張タスクを統一する新しいフレームワークであるCycleRDMを提案する。 具体的には、CycleRDMは2段階拡散推論プロセスを通じて、劣化した領域、荒れた正規領域、および正常領域間のマッピング関係を学習する。 その後、離散ウェーブレット変換を用いて、最終的なキャリブレーション処理をウェーブレット低周波領域に転送し、タスク固有の周波数空間を利用して、周波数領域の観点からきめ細かいキャリブレーションを行う。 復元品質を向上させるため,分解ウェーブレット高周波領域の機能ゲインモジュールを設計し,冗長な特徴を排除した。 さらに,マルチモーダルテキストプロンプトとフーリエ変換を用いて,安定な復調と推論過程におけるランダムさの低減を図る。 広範囲の検証を経て、CycleRDMは画像復元および拡張タスクに効果的に一般化でき、少数のトレーニングサンプルだけで、再構成品質と知覚品質の様々なベンチマークよりも大幅に優れている。 ソースコードはhttps://github.com/hejh8/CycleRDMで入手できる。

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