本論文では、実世界の複数ズーム観測を利用した自己教師あり学習による超解像手法を提案している。
まず、デュアルズーム観測を活用したDZSRを提案する。広角画像と望遠画像を入力とし、望遠画像を参照画像として広角画像の超解像を行う。自己教師あり学習を行うため、望遠画像を正解画像として使用し、広角画像の中心部分を低解像度入力、望遠画像の中心部分を参照画像として学習を行う。
画像の不整列の問題に対処するため、パッチベースの光流推定と補助低解像度画像を用いた特徴アラインメントを提案する。また、局所重複スライスワッサーシュタイン損失を提案し、知覚的な差異をより良く表現できるようにする。
さらに、トリプルズーム観測を活用したTZSRを提案する。広角、望遠の2つの参照画像を順次融合する漸進的融合手法を導入し、参照画像の効果的な活用を実現する。
実験では、Nikon、iPhoneカメラ画像データセットを用いて評価を行い、提案手法が定量的・定性的に優れた性能を示すことを確認した。
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