融合位置编码增强图像超分辨率中多尺度隐式学习
图像与视频处理
2021-12-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
中心位置是否足以表征一个像素？在离散图像表示中用像素中心来表征像素并无不妥，但在图像超分辨率（SR）语境下，将每个像素视为图像局部区域信号的聚合则更为合理。尽管基于坐标的隐式表示在任意尺度图像 SR 领域能力出众，但像素的这一区域本质未被充分考虑。为此，我们提出融合位置编码（IPE），通过聚合像素区域内的频率信息来拓展传统位置编码。我们将 IPE 应用于当前最先进的任意尺度图像超分辨率方法：局部隐式图像函数（LIIF），得到 IPE-LIIF。我们通过定量与定性评估展示了 IPE-LIIF 的有效性，并进一步论证了 IPE 对更大图像尺度及多种基于隐式的方法的泛化能力。代码将公开。
引用
@article{arxiv.2112.05756,
title = {Enhancing Multi-Scale Implicit Learning in Image Super-Resolution with Integrated Positional Encoding},
author = {Ying-Tian Liu and Yuan-Chen Guo and Song-Hai Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05756},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 5 figures