快速全向图像超分辨率：基于像素与语义-wise球面几何先验适配隐式图像函数

在全向图像（ODI）超分辨率（SR）语境中，独特挑战源于等距矩形投影（ERP）导致的非均匀过采样特征。设计复杂的球面卷积或多面体重投影虽能显著提升性能，但需付出繁复处理程序和较慢的推理速度代价。基于此，本文提出一种新的ODI-SR模型，其特征在于能够进行快速且任意尺度的ODI-SR处理，称为FAOR。关键创新点在于以低开销方式将平面图像域中的隐式图像函数适配到ERP图像域，同时在潜在表示阶段和图像重建阶段纳入球面几何先验。具体而言，在潜在表示阶段，我们采用一对像素级和语义级的球面到平面畸变图，对潜在表示进行仿射变换，从而将其与球面属性相结合。此外，在图像重建阶段，我们引入基于测地线的重抽样策略，将隐式图像函数与球面几何对齐，而无需引入额外参数。结果表明，所提FAOR在保持更快推理速度的同时，优于当前最先进的ODI-SR模型。大量实验结果和消融研究均证明了本设计的有效性。