移动设备上真实世界图像的实时超分辨率
计算机视觉与模式识别
2022-06-07 v1 图像与视频处理
摘要
图像超分辨率（ISR）旨在从相应的低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。尽管近期 ISR 的进展显著，然而由于近期大多数方法基于深度学习，它们计算量过大而难以部署在边缘设备上。此外，这些方法在真实世界场景中总是失效，因为其中大多数采用从高质量图像进行简单的固定“理想”双三次下采样核来构造 LR/HR 训练对，可能丢失与频率相关的细节。本工作中，提出了一种用于移动设备实时 ISR 的方法，能够处理真实世界场景中广泛的退化。在传统超分辨率数据集（Set5、Set14、BSD100、Urban100、Manga109、DIV2K）和具有多种退化的真实世界图像上的大量实验表明，我们的方法优于最先进的方法，具有更高的 PSNR 和 SSIM、更低的噪声和更好的视觉质量。最重要的是，我们的方法在移动或边缘设备上实现了实时性能。
引用
@article{arxiv.2206.01777,
title = {Real-Time Super-Resolution for Real-World Images on Mobile Devices},
author = {Jie Cai and Zibo Meng and Jiaming Ding and Chiu Man Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01777},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2004.13674