RZSR：基于参考的零样本超分辨率与深度引导自样本
计算机视觉与模式识别
2022-08-25 v1
摘要
近期的单图像超分辨率（SISR）方法在从低分辨率（LR）图像生成高分辨率（HR）图像方面表现出卓越性能。然而，这些方法大多使用合成生成的 LR 图像来展示其优越性，其对真实世界图像的泛化能力往往不尽如人意。在本文中，我们关注为鲁棒超分辨率（SR）而开发的两种知名策略，即基于参考的 SR（RefSR）和零样本 SR（ZSSR），并提出了一种称为基于参考的零样本 SR（RZSR）的集成方案。遵循 ZSSR 的原理，我们在测试时仅使用从输入图像本身提取的训练样本来训练特定于图像的网络。为推进 ZSSR，我们获取具有丰富纹理和高频细节的参考图像块，这些块也仅使用跨尺度匹配从输入图像中提取。为此，我们构建了一个内部参考数据集，并利用深度信息从该数据集中检索参考图像块。利用 LR 块及其对应的 HR 参考块，我们训练了一个嵌入非局部注意力模块的 RefSR 网络。实验结果表明，与之前的 ZSSR 方法相比，所提出的 RZSR 具有优越性，并且与其他全监督 SISR 方法相比对未见图像具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2208.11313,
title = {RZSR: Reference-based Zero-Shot Super-Resolution with Depth Guided Self-Exemplars},
author = {Jun-Sang Yoo and Dong-Wook Kim and Yucheng Lu and Seung-Won Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11313},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Multimedia (TMM)