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J-GLOBAL ID：202202270117882689   整理番号：22A0108273

実世界の単一画像超解像:簡単なレビュー【JST・京大機械翻訳】

Real-world single image super-resolution: A brief review

著者 (7件)： Chen Honggang (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  He Xiaohai (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Qing Linbo (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Wu Yuanyuan (College of Computer Science and Cyber Security, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China) ,  Ren Chao (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Sheriff Ray E. (Department of Computer Science, Edge Hill University, Ormskirk L394QP, United Kingdom) ,  Zhu Ce (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 79  ページ： 124-145  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低解像度(LR)観測から高解像度(HR)画像を再構成することを目的とする単一画像超解像(ISR)は,最近数十年の画像処理の分野で活発な研究題目である。特に,深層学習ベース超解像(SR)手法は,多くの注目を引い,合成データの再構成性能を大きく改善した。しかしながら,最近の研究は,合成データに関するシミュレーション結果が,通常,実世界画像を超解決する能力を過大評価することを示している。この文脈において,ますます多くの研究者は,現実的画像のためのSRアプローチを開発するのに自分自身をデボートする。本論文は,実世界単一画像超解像(RSISR)に関する包括的レビューを行うことを目的とする。より具体的には,本レビューは,RSISRのための重要な公開利用可能なデータセットと評価尺度,およびRSISR方法の4つの主要なカテゴリー,すなわち,分解モデリングベースのRSISR,画像対ベースのRSISR,ドメイン翻訳ベースのRSISR,および自己学習ベースのRSISRをカバーする。また,再構成品質と計算効率の両方に関して,ベンチマークデータセットに関する代表的なRSISR法の比較も行った。さらに,RSISRに関する課題と有望な研究課題を論じた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ボート ,  画像処理 ,  再構成 ,  *超解像 ,  高分解能 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 自己学習 ,  計算効率 ,  低分解能 ,  評価尺度 ,  深層学習 ,  シンセティックデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 超解像 ,  実世界画像 ,  深層学習 ,  データセット ,  評価尺度 ,  レビュー

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 世界 ,  超解像 ,  レビュー