基于谱加权的关键点无关频率选择性网格到栅格图像重采样
图像与视频处理
2022-03-16 v1
摘要
图像处理中的许多应用需要将任意位置样本重采样到规则栅格位置。这在帧率上变换、超分辨率和图像扭曲等中十分重要。一种最先进的基于模型的高质量重采样技术是频率选择性网格到栅格重采样，其需要关键点预估计。在本文中，我们提出一种新的关键点无关频率选择性网格到栅格重采样，其不依赖于预估计的关键点。因此，所包含的数据点数量大幅减少且运行时间显著下降。为补偿关键点，引入了谱加权函数，该函数对光学传递函数建模以更偏好低频而非高频。从而可靠地抑制振铃等重采样伪影并提升重采样质量。平均而言，新 AFSMR 在概念上更简单，相比原始网格到栅格重采样在 PSNR 上最高提升 1.2 dB，同时快约 14.5 倍。
引用
@article{arxiv.2203.08086,
title = {Key Point Agnostic Frequency-Selective Mesh-to-Grid Image Resampling using Spectral Weighting},
author = {Viktoria Heimann and Nils Genser and André Kaup},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08086},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 5 figures; Originally submitted to IEEE MMSP 2020