類似領域におけるウィーナーフィルタに基づく単一画像超解像

Single Image Super-Resolution Based on Wiener Filter in Similarity Domain
Cruz, Cristovao and Mehta, Rakesh and Katkovnik, Vladimir and Egiazarian, Karen IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no.3, pp. 1376-1389, 2018
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単一画像超解像(SISR)は単一の低解像度画像から妥当な高分解能(HR)画像を推定することを目的とした不良設定問題である.現在の最先端のSISR方法はパッチベースである.それらの方法は,外部データまたは内部自己相似性のいずれかを使用し,HR画像の事前学習を行う.外部データベースの方法はトレーニングデータからの多数のパッチを利用し,自己相似性ベースのアプローチは入力画像からの1つ以上の同様のパッチを活用する.本論文では,SISR問題を解決するために,入力画像から抽出した類似のパッチ群を大量に使用できる自己相似性手法を提案する.我々は,1次元類似性ドメイン内のパッチグループの協調フィルタリングの新規手法を導入し,反復的な逆投影フレームワークと結合させる.提案されたアルゴリズムの性能はいくつかのSISRベンチマークデータセットで評価される.外部データを使用せずに提案されたアプローチは,様々なスケーリングファクタに対するテストされたデータセットで現在の非畳み込みニューラルネットワークベースの手法を凌駕する.特定のデータセットでは,ゲインは最新の手法と比較して1dBを超えている.高いサンプリングレート(x4)に対して提案された方法は,最先端の深い畳み込みネットワークベースのアプローチと同様に機能する.