論文の概要: Burst Image Super-Resolution with Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19634v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:14.055311
• Title: Burst Image Super-Resolution with Mamba
• Title（参考訳）: マンバを用いたバースト画像超解像
• Authors: Ozan Unal, Steven Marty, Dengxin Dai,
• Abstract要約: バースト超解像(BISR)は、連続して取得した複数の低解像度画像からの情報を活用することにより、画像の解像度を向上させることを目的としている。 本稿では,BISRのためのMambaベースのアーキテクチャであるBurstambaMを紹介する。 提案手法はタスクを,超解像のための空間モジュールと,サブピクセル先行抽出のための時間モジュールの2つに分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.80081193548115
• License:
• Abstract: Burst image super-resolution (BISR) aims to enhance the resolution of a keyframe by leveraging information from multiple low-resolution images captured in quick succession. In the deep learning era, BISR methods have evolved from fully convolutional networks to transformer-based architectures, which, despite their effectiveness, suffer from the quadratic complexity of self-attention. We see Mamba as the next natural step in the evolution of this field, offering a comparable global receptive field and selective information routing with only linear time complexity. In this work, we introduce BurstMamba, a Mamba-based architecture for BISR. Our approach decouples the task into two specialized branches: a spatial module for keyframe super-resolution and a temporal module for subpixel prior extraction, striking a balance between computational efficiency and burst information integration. To further enhance burst processing with Mamba, we propose two novel strategies: (i) optical flow-based serialization, which aligns burst sequences only during state updates to preserve subpixel details, and (ii) a wavelet-based reparameterization of the state-space update rules, prioritizing high-frequency features for improved burst-to-keyframe information passing. Our framework achieves SOTA performance on public benchmarks of SyntheticSR, RealBSR-RGB, and RealBSR-RAW.
• Abstract（参考訳）: バースト画像超解像(BISR)は、複数の低解像度画像からの情報を素早く連続して取得することで、鍵フレームの分解能を高めることを目的としている。 ディープラーニングの時代、BISRの手法は完全な畳み込みネットワークからトランスフォーマーベースのアーキテクチャへと進化してきた。 我々は、Mambaをこの分野の進化における次の自然なステップと見なし、線形時間複雑性のみを伴って、同様の大域的受容場と選択的な情報ルーティングを提供する。 本稿では,BISRのためのMambaベースのアーキテクチャであるBurstMambaを紹介する。 提案手法は,鍵フレーム超解像用空間モジュールとサブピクセル先行抽出用時間モジュールの2つに分割し,計算効率とバースト情報統合のバランスを図った。 Mambaによるバースト処理をさらに強化するため、我々は2つの新しい戦略を提案する。 一 サブピクセルの詳細を保持するため、状態更新の間のみバーストシーケンスを整列する光フローベースシリアライゼーション (II) 状態空間更新規則のウェーブレットに基づく再パラメータ化を行い、バースト・ツー・キーフレーム情報転送を改善するために高周波特性を優先する。 本フレームワークは,SyntheticSR,RealBSR-RGB,RealBSR-RAWの公開ベンチマーク上でのSOTA性能を実現する。

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