論文の概要: UHDRes: Ultra-High-Definition Image Restoration via Dual-Domain Decoupled Spectral Modulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05009v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 06:28:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.691783
- Title: UHDRes: Ultra-High-Definition Image Restoration via Dual-Domain Decoupled Spectral Modulation
- Title（参考訳）: UHDRes:デュアルドメインデカップリング分光変調による超高精細画像復元
- Authors: S. Zhao, W. Lu, B. Wang, T. Wang, K. Zhang, H. Zhao,
- Abstract要約: 超高精細画像(UHD)は、しばしばぼやけ、ヘイズ、雨、低照度といった深刻な劣化に悩まされる。
UHD画像復元のための新しい2領域分離スペクトル変調フレームワークであるUHDResを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07352098890194292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ultra-high-definition (UHD) images often suffer from severe degradations such as blur, haze, rain, or low-light conditions, which pose significant challenges for image restoration due to their high resolution and computational demands. In this paper, we propose UHDRes, a novel lightweight dual-domain decoupled spectral modulation framework for UHD image restoration. It explicitly models the amplitude spectrum via lightweight spectrum-domain modulation, while restoring phase implicitly through spatial-domain refinement. We introduce the spatio-spectral fusion mechanism, which first employs a multi-scale context aggregator to extract local and global spatial features, and then performs spectral modulation in a decoupled manner. It explicitly enhances amplitude features in the frequency domain while implicitly restoring phase information through spatial refinement. Additionally, a shared gated feed-forward network is designed to efficiently promote feature interaction through shared-parameter convolutions and adaptive gating mechanisms. Extensive experimental comparisons on five public UHD benchmarks demonstrate that our UHDRes achieves the state-of-the-art restoration performance with only 400K parameters, while significantly reducing inference latency and memory usage. The codes and models are available at https://github.com/Zhao0100/UHDRes.
- Abstract（参考訳）: 超高精細画像(UHD)は、しばしばぼやけ、ヘイズ、雨、低照度といった深刻な劣化に悩まされ、高精細度と計算上の要求のために画像復元に重大な課題が生じる。
本稿では,UHD画像復元のための新しい2領域分離スペクトル変調フレームワークであるUHDResを提案する。
これは、光スペクトル領域変調による振幅スペクトルを明示的にモデル化し、空間領域精製による位相の復元を暗黙的に行う。
まず,局所的・大域的な空間的特徴を抽出するために,マルチスケールのコンテキストアグリゲータを用いて,分離された方法でスペクトル変調を行う。
空間的精細化により位相情報を暗黙的に復元しながら、周波数領域の振幅特性を明示的に向上する。
さらに、共有ゲートフィードフォワードネットワークは、共有パラメータ畳み込みと適応ゲーティング機構を通じて、機能相互作用を効率的に促進するように設計されている。
5つの公開UHDベンチマークの大規模な実験的比較では、UHDResは400Kのパラメータしか持たない最先端の復元性能を実現し、推論遅延とメモリ使用量の大幅な削減を図っている。
コードとモデルはhttps://github.com/Zhao0100/UHDRes.comで公開されている。
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