Medan djupa neurala nätverk (DNN) baserade single image super-upplösning (SISR) metoder snabbt blir populära, de är främst utformade för den allmänt använda bikubiska nedbrytning, och det finns fortfarande den grundläggande utmaningen för dem att super-lösning låg upplösning (LR) bild med godtyckliga suddiga kärnor. Under tiden, plug-andplay bild restaurering har uppmärksammats med hög flexibilitet på grund av sin modulära struktur för enkel plug-in av denoiser tidigare. I detta dokument föreslår vi en principiell formulering och ram genom att utöka bikubisk nedbrytning baserad djup SISR med hjälp av plug-and-play ram för att hantera LR-avbildningar med godtyckliga suddiga kärnor. Specifikt designar vi en ny SISR-nedbrytningsmodell för att dra nytta av befintliga blinddeblurringsmetoder för oskärpa kärnuppskattning. För att optimera den nya nedbrytningsinducerade energifunktionen, tar vi sedan fram en plug-and-play algoritm via variabel delningsteknik, vilket gör att vi kan ansluta alla super-resolver före snarare än denoiser tidigare som en modulär del. Kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av syntetiska och verkliga LR-bilder visar att det föreslagna ramverket för djup plug-and-play super-resolution är flexibelt och effektivt för att hantera suddiga LR-bilder.
Deep Plug and Play SR Network (DPSR) REF som föreslagits av Zhang et al. kan bearbeta LR-avbildningar med godtyckliga suddiga kärnor.
Deep Plug-And-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}