遥感红外图像超分辨率的双分支方法
计算机视觉与模式识别
2026-04-28 v2
摘要
遥感红外图像超分辨率旨在从低分辨率输入中恢复更锐利的热信号，同时保持目标轮廓、场景布局和辐射稳定性。不同于可见图像超分辨率，热信号因纹理较弱且对不稳定的局部锐化较为敏感，这使得在局部和全局建模上进行补充尤为重要。本文提出了解决 NTIRE 2026 红外图像超分辨率挑战的方案，为一个双分支系统，组合 HAT-L 分支和 MambaIRv2-L 分支。推理管线在 HAT 上应用测试时局部转换，对 MambaIRv2 进行八向自集成，并采用固定相等权重的图像空间融合。我们报告了官方挑战得分以及在 12 组源自 Caltech Aerial RGB-Thermal 的合成四倍红外样本上的可重复评估，融合输出在 PSNR、SSIM 和综合得分方面均优于单一分支。结果表明，红外图像超分辨率受益于局部强转换和全局稳定状态空间建模之间的显式互补性。
引用
@article{arxiv.2604.10112,
title = {Dual-Branch Remote Sensing Infrared Image Super-Resolution},
author = {Xining Ge and Gengjia Chang and Weijun Yuan and Zhan Li and Zhanglu Chen and Boyang Yao and Yihang Chen and Yifan Deng and Shuhong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.10112},
year = {2026}
}