KOALAnet:カーネル指向適応局所調整を用いたブラインド超解像【JST・京大機械翻訳】

Kim Soo Ye; Sim Hyeonjun; Kim Munchurl

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207370327538 整理番号：21P0068319

KOALAnet:カーネル指向適応局所調整を用いたブラインド超解像【JST・京大機械翻訳】

KOALAnet: Blind Super-Resolution using Kernel-Oriented Adaptive Local Adjustment

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発行年： 2020年12月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ブラインド超解像度(SR)法は,未知の劣化を含む低解像度画像から高品質高解像度画像を生成することを目的とする。しかし,自然画像は,様々なタイプと量のぼけを含む:いくつかはカメラの固有劣化特性に起因する可能性があるが,いくつかのものは美的目的(例えば,Bokeh効果)のために意図的であるかもしれない。後者の場合,SR法ではぼけを解消するのが困難となり,そのように残す。本論文では,実画像における空間変動ぼけ特性に適応するために,空間的に変化する劣化と復元カーネルを共同学習する,KOALAnetと呼ばれるSR特徴のカーネル指向適応局所調整(KOALA)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案した。KOALAnetは,ランダム化分解で得られた合成LR画像に対する最近のブラインドSR法よりも優れており,さらに,提案したKOALAnetは,インフォーカスおよび焦点外領域と混合した画像を効果的に処理することにより,意図的ぼけのない芸術的写真に対して最も自然な結果を生成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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