論文の概要: IM-LUT: Interpolation Mixing Look-Up Tables for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09923v3
• Date: Mon, 28 Jul 2025 06:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:46.953789
• Title: IM-LUT: Interpolation Mixing Look-Up Tables for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: IM-LUT:画像超解像用ルックアップテーブルの補間
• Authors: Sejin Park, Sangmin Lee, Kyong Hwan Jin, Seung-Won Jung,
• Abstract要約: ルックアップテーブル(LUT)ベースのアプローチは、その効率と性能から関心を集めている。 既存のAISR技術は暗黙の神経表現を用いており、計算コストとメモリ要求がかなり高い。 本稿では,ASISR を動作させる新しいフレームワークである Interpolation Mixing LUT (IM-LUT) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.982964666527646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Super-resolution (SR) has been a pivotal task in image processing, aimed at enhancing image resolution across various applications. Recently, look-up table (LUT)-based approaches have attracted interest due to their efficiency and performance. However, these methods are typically designed for fixed scale factors, making them unsuitable for arbitrary-scale image SR (ASISR). Existing ASISR techniques often employ implicit neural representations, which come with considerable computational cost and memory demands. To address these limitations, we propose Interpolation Mixing LUT (IM-LUT), a novel framework that operates ASISR by learning to blend multiple interpolation functions to maximize their representational capacity. Specifically, we introduce IM-Net, a network trained to predict mixing weights for interpolation functions based on local image patterns and the target scale factor. To enhance efficiency of interpolation-based methods, IM-Net is transformed into IM-LUT, where LUTs are employed to replace computationally expensive operations, enabling lightweight and fast inference on CPUs while preserving reconstruction quality. Experimental results on several benchmark datasets demonstrate that IM-LUT consistently achieves a superior balance between image quality and efficiency compared to existing methods, highlighting its potential as a promising solution for resource-constrained applications.
• Abstract（参考訳）: 超解像(SR)は画像処理において重要な課題であり、様々なアプリケーションで画像解像度を向上させることを目的としている。 近年、ルックアップテーブル(LUT)ベースのアプローチは、その効率と性能から関心を集めている。 しかし、これらの手法は一般に固定スケール因子のために設計されており、任意のスケールのイメージSR(ASISR)には適さない。 既存のAISR技術は暗黙の神経表現を用いており、計算コストとメモリ要求がかなり高い。 これらの制約に対処するために,複数の補間関数をブレンドして表現能力を最大化することでASISRを動作させる新しいフレームワークであるInterpolation Mixing LUT (IM-LUT)を提案する。 具体的には、局所像パターンとターゲットスケール係数に基づいて補間関数の混合重みを予測できるネットワークIM-Netを紹介する。 補間に基づく手法の効率を高めるため、IM-Net は IM-LUT に変換される。 いくつかのベンチマークデータセットの実験結果から、IM-LUTは既存の手法に比べて画像品質と効率のバランスが良好であることを示し、リソース制約のあるアプリケーションにとって有望なソリューションとしての可能性を強調した。

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