De senaste åren har bevittnat den aldrig tidigare skådade framgången för djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) i en enda bild super-upplösning (SISR). Befintliga CNN-baserade SISR-metoder förutsätter dock oftast att en bild med låg upplösning (LR) tas bort från en högupplöst (HR) bild, vilket oundvikligen ger upphov till dålig prestanda när den verkliga nedbrytningen inte följer detta antagande. Dessutom saknar de skalbarhet i att lära sig en enda modell för att nonblindly hantera flera försämringar. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en allmän ram med en dimensionsmässig stretchingstrategi som gör det möjligt för ett enda konvolutionellt superupplösningsnätverk att ta två nyckelfaktorer i SISR:s nedbrytningsprocess, dvs. oskärpa kärna och bullernivå, som insats. Följaktligen kan super-resolver hantera flera och även rumsligt variantnedbrytningar, vilket avsevärt förbättrar praktiskhet. Omfattande experimentella resultat på syntetiska och verkliga LR-bilder visar att det föreslagna superupplösningsnätverket inte bara kan ge positiva resultat på flera nedbrytningar utan också är beräkningseffektivt, vilket ger en mycket effektiv och skalbar lösning på praktiska SISR-tillämpningar.
föreslog en djup CNN-baserad superupplösning med flera nedbrytning (SRMD) REF, som kräver två nedbrytningsparametrar (dvs. oskärpa kärnan k, och σ ) som indata till nätverket, men de anser bara Gaussiska oskärpa kärnor med fast kärna bredd.
Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}