EPSR：边缘轮廓超分辨率
图像与视频处理
2021-05-13 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
在本文中，我们提出边缘轮廓超分辨率（EPSR）方法以保留结构信息并恢复纹理。我们通过分层且重复地堆叠改进的分形残差网络（mFRN）结构来构建EPSR。mFRN由大量残差边缘轮廓块（REPB）组成，每个REPB包含三个不同模块：残差高效通道注意力块（RECAB）模块、边缘轮廓（EP）模块和上下文网络（CN）模块。RECAB产生具有高频成分的更具信息量的特征。从该特征出发，EP模块通过自身生成边缘轮廓来产生结构感知特征。最后，CN模块通过利用具有适当锐度的纹理和结构等高频信息来捕获细节。随着在mFRN结构中重复该过程，我们的EPSR能够提取高保真特征，从而防止纹理丢失并以适当锐度保留结构。实验结果表明，我们的EPSR在PSNR和SSIM评价指标以及视觉结果上均取得了与最先进方法相竞争的性能。
引用
@article{arxiv.2011.05308,
title = {EPSR: Edge Profile Super resolution},
author = {Jiun Lee and Jaekwang Kim and Inyong Yun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05308},
year = {2021}
}