ABSTRACT Single image super-upplösning (SR) syftar till att rekonstruera högupplösta (HR) bilder från lågupplösta (LR) sådana. En av de viktigaste frågorna är att återställa finare bilddetaljer av LR-bilder. I detta dokument, med tanke på betydelsen av kant före för bild SR, föreslår vi en dual-streams edge driven encoder-decoder nätverk, som kombinerar kant stream-baserade encoder-decoder nätverk (edge-EDN) och färg stream baserade encoder-decoder nätverk (color-EDN) för att rekonstruera HR-bilder med fler bilddetaljer. I stället för att använda två undernätverk för att lära sig kantinformation respektive färgbildsinnehåll utvecklas ett ramverk för lärande med flera uppgifter för att gemensamt träna kant-EDN och färg-EDN. Därför, som strukturen tidigare, de rekonstruerade HR kantkartor är sammansmälta med inlärda funktioner i färgströmmen för att förfina HR-färg bilder. För att rekonstruera HR-bilder med bättre visuell kvalitet är en total förlustfunktion som kombinerar kantförlust och färgförlust utformad för att göra en optimal avvägning mellan bildens trohet och texturdetaljer. Våra omfattande benchmarkingutvärderingar visar att vår metod för SR presterar bättre både på hög objektiv kvalitet och mänsklig visuell perception jämfört med flera toppmoderna SR-metoder. INDEX TERMS Dual-streams, kant-driven, bild super-upplösning (SR), kant ström, färg ström.
I REF, är en multitask lärande ram utvecklas för att gemensamt utbilda dual-stream edge-driven encoder-decoder nätverk, som kombinerar en kant ström-baserade encoder-decoder nätverk och en färg ström-baserade encoder-decoder nätverk.
Dual-Streams Edge Driven Encoder-Decoder Network for Image Super-Resolution
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}