論文の概要: Learning Arbitrary-Scale RAW Image Downscaling with Wavelet-based Recurrent Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23219v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 03:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.020671
• Title: Learning Arbitrary-Scale RAW Image Downscaling with Wavelet-based Recurrent Reconstruction
• Title（参考訳）: ウェーブレット・リカレント再構成による任意スケールRAW画像ダウンスケーリングの学習
• Authors: Yang Ren, Hai Jiang, Wei Li, Menglong Yang, Heng Zhang, Zehua Sheng, Qingsheng Ye, Shuaicheng Liu,
• Abstract要約: 任意のスケールのRAW画像のダウンスケーリングを実現するために,ウェーブレットに基づくリカレント再構成フレームワークを提案する。 本稿では,非整数ダウンスケーリング係数が1.3$times$であるRealistic Non-Integer RAW Downscaling(Real-NIRD)データセットを紹介する。 提案手法は,既存のコンペティターの定量的および視覚的性能に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.56360631121638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image downscaling is critical for efficient storage and transmission of high-resolution (HR) images. Existing learning-based methods focus on performing downscaling within the sRGB domain, which typically suffers from blurred details and unexpected artifacts. RAW images, with their unprocessed photonic information, offer greater flexibility but lack specialized downscaling frameworks. In this paper, we propose a wavelet-based recurrent reconstruction framework that leverages the information lossless attribute of wavelet transformation to fulfill the arbitrary-scale RAW image downscaling in a coarse-to-fine manner, in which the Low-Frequency Arbitrary-Scale Downscaling Module (LASDM) and the High-Frequency Prediction Module (HFPM) are proposed to preserve structural and textural integrity of the reconstructed low-resolution (LR) RAW images, alongside an energy-maximization loss to align high-frequency energy between HR and LR domain. Furthermore, we introduce the Realistic Non-Integer RAW Downscaling (Real-NIRD) dataset, featuring a non-integer downscaling factor of 1.3$\times$, and incorporate it with publicly available datasets with integer factors (2$\times$, 3$\times$, 4$\times$) for comprehensive benchmarking arbitrary-scale image downscaling purposes. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art competitors both quantitatively and visually. The code and dataset will be released at https://github.com/RenYangSCU/ASRD.
• Abstract（参考訳）: 画像ダウンスケーリングは高解像度(HR)画像の効率的な保存と伝送に重要である。 既存の学習ベースの方法は、通常、ぼやけた詳細や予期せぬ成果物に悩まされるsRGBドメイン内でダウンスケーリングを実行することに重点を置いている。 RAW画像は、未処理のフォトニック情報により、柔軟性が向上するが、特殊なダウンスケーリングフレームワークが欠如している。 本稿では、ウェーブレット変換の情報ロスレス特性を利用して、任意のスケールのRAW画像のダウンスケーリングを粗大な方法で達成するウェーブレット・リカレント・リコンストラクション・フレームワークを提案し、低周波数の任意スケールダウンスケーリングモジュール(LASDM)と高周波数予測モジュール(HFPM)は、再構成された低分解能(LR)RAW画像の構造的およびテクスチャ的整合性を維持するために提案され、HRとLRドメイン間の高周波数エネルギーの整合化のためのエネルギー最大化損失と合わせて、ウェーブレット・リカレント・リカレント・リカレント・リストラクション・フレームワークを提案する。 さらに、Realistic Non-Integer RAW Downscaling (Real-NIRD)データセットを導入し、整数係数(2$\times$, 3$\times$, 4$\times$)の非整数ダウンスケーリング係数を特徴付ける。 大規模な実験により,本手法は既存の競合相手よりも定量的,視覚的に優れていることが示された。 コードとデータセットはhttps://github.com/RenYangSCU/ASRDで公開される。

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