一种统计约束的单图像超分辨率内部方法
图像与视频处理
2023-02-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
基于深度学习的单图像超分辨率（SR）方法近来备受关注。特别地，已有若干论文表明学习阶段可在单幅图像上完成，即所谓的内部方法。SinGAN 是其中之一，其在给定图像上学习图像块的分布，并在更精细尺度上传播。现在，存在一些可为最终图像假定某种统计先验的情形。特别地，许多自然现象产生的图像具有幂律傅里叶谱，如云与其他纹理图像。在本工作中，我们展示如何将此类先验信息通过约束 SinGAN 的学习上采样过程，整合进内部超分辨率方法中。我们考虑了与傅里叶功率谱、颜色直方图以及上采样方案一致性相关的各类约束。我们在多种实验上证明这些约束确实被满足，并且一些感知质量度量也可通过所提方法得以改善。
引用
@article{arxiv.2302.01648,
title = {A statistically constrained internal method for single image super-resolution},
author = {Pierrick Chatillon and Yann Gousseau and Sidonie Lefebvre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01648},
year = {2023}
}