論文の概要: Frequency Decoupled Framework for Screen Content Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09029v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 04:53:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.702209
• Title: Frequency Decoupled Framework for Screen Content Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画面コンテンツ画像超解像のための周波数分離フレームワーク
• Authors: Xufei Wang, Qicheng Zhang, Qi Wu, Ziyang Gu, Shizhuang Weng,
• Abstract要約: 暗黙的神経表現に基づく手法は、SCISR(Screen Content Image Super-Resolution)において優れた性能を示した。 ファサーの観点からSCISRを再考する周波数分離フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.889283132998558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Methods based on implicit neural representations have demonstrated superior performance in Screen Content Image Super-Resolution (SCISR) . However, they overlooked the inherent frequency characteristics, leading to suboptimal performance. We propose a frequency decoupled framework (FDF) that rethinks SCISR from a phasor perspective by capturing structured energy in amplitude and relational continuity in phase, and jointly exploiting them with bespoke implicit representations to faithfully recover the regular textures and global configuration of Screen Content Image (SCI). Amplitude-Phase Factorization Network (APFN) first separates images into amplitude and phase streams, where Amplitude Clustering Module (ACM) organizes sparse yet high-energy amplitude responses into representative prototypes for periodic pattern extraction, while Phase Consistency Self-Attention (PCSA) progressively reinforces configuration through continuous consistency propagation. And Oscillation-Anharmonic Implicit Fitting Network (OAIF-Net) integrates periodic and coherent implicit representations for efficient exploitation of the periodic patterns and coherent context embedded in SCI. Experimental results show FDF achieves state-of-the-art SCISR performance at multiple scales across four public SCI datasets. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of each component in extracting and exploiting periodic patterns and coherent context.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的神経表現に基づく手法は、SCISR(Screen Content Image Super-Resolution)において優れた性能を示した。 しかし、彼らは固有の周波数特性を見落とし、最適以下の性能に繋がった。 本稿では,SCISRを位相の振幅および連続性における構造エネルギーを捕捉し,それらを暗黙の表現で共同利用して,スクリーンコンテンツイメージ(SCI)の正常なテクスチャとグローバルな構成を忠実に回復する,周波数デカップリングフレームワーク(FDF)を提案する。 振幅クラスタリングモジュール(ACM)はスパースだが高エネルギーの振幅応答を周期的パターン抽出のための代表的なプロトタイプに整理し、位相一貫性自己認識(PCSA)は連続的な一貫性の伝播を通じて構成を徐々に強化する。 また,Oscillation-Anharmonic Implicit Fitting Network (OAIF-Net)は周期的およびコヒーレントな暗黙的表現を統合し,SCIに埋め込まれた周期的パターンとコヒーレントなコンテキストを効果的に活用する。 FDFは4つの公開SCIデータセットにまたがる複数のスケールで最先端のSCISR性能を達成することを示す実験結果を得た。 アブレーション実験は、周期パターンとコヒーレントコンテキストの抽出と活用における各成分の有効性をさらに示す。

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