基于深度学习的网纹感知漫画超分辨率
计算机视觉与模式识别
2023-05-16 v1 图像与视频处理
摘要
漫画作为世界各地广受喜爱的娱乐形式，随着手持设备的普及已从纸质转向电子屏幕。然而，随着屏幕发展对图像质量的需求提升，高质量图像可能阻碍传输并影响观看体验。传统矢量化方法需要大量手动参数调整来处理网纹。利用深度学习，可自动提取线条与网纹并增强图像分辨率。超分辨率能在保持低传输速率的同时将低分辨率图像转换为高分辨率图像并提供高质量结果。然而，传统的用于提升漫画分辨率的超分辨率方法未考虑网纹密度的含义，导致网纹密度改变且意义丢失。本文旨在解决该问题：首先使用深度学习算法对漫画中不同网纹的区域与线条进行分类，然后基于各块的不同分类使用相应的超分辨率模型进行质量增强，最后将其合并以获得在提升图像分辨率的同时保持漫画中网纹与线条含义的图像。
引用
@article{arxiv.2305.08325,
title = {Screentone-Aware Manga Super-Resolution Using DeepLearning},
author = {Chih-Yuan Yao and Husan-Ting Chou and Yu-Sheng Lin and Kuo-wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08325},
year = {2023}
}