Jul, 2018

联合图像去模糊和超分辨率的门控融合网络

PDF
TL;DR本文提出了一种基于卷积神经网络的深度门控融合模型来实现含运动模糊的图像超分辨率重建，并通过将特征提取步骤拆分成两个独立任务的设计来增强模型的训练效果并提升图像分辨率预测结果。实验结果表明，该模型能够高效生成清晰的超分辨图像。
发现论文，激发创造
  • 深度盲视频超分辨率

    本文提出了基于模糊内核建模方法的深度卷积神经网络模型，用于解决视频超分辨率问题，该模型包括运动模糊估计、运动估计和潜在图像恢复模块，实验证明该算法能够生成结构更清晰、细节更好的图像，并且性能优于当前先进的方法。

    Mar, 2020

  • 利用噪声 / 模糊图像对进行深度动态模糊去除

    本研究提出了使用深度神经网络结构 DeblurRNN 和 DeblurMerger 分别以序列和并行的方式利用成对图像中的噪声 / 模糊信息进行去模糊。使用梯度损失、对抗损失和谱归一化来提高训练。经过对合成数据集 GOPRO 和真实图像对的评估，结果表明所提出的方法在定性和定量上均优于现有技术。

    Nov, 2019

  • 使用密集连接残差网络进行单幅图像超分辨率的双重重建

    本文提出在改进的生成对抗网络超分辨率模型中，添加更多的快捷连接以便于更快地反向传播梯度信息，进而通过像素距离、对抗性损失和感知损失等多重因素训练提高细节和质量，最终得到更高分辨率的图像。并验证了在实际图像超分辨率挑战中具有卓越性能，提高了图像重建的质量。

    Nov, 2019

  • 盲目图像超分辨率的深度约束最小二乘法

    本文提出一种盲图像超分辨率的新方法，使用重新构建的退化模型和两个新模块，通过对内核估计和内核基于高分辨率图像恢复的改进，实现更好的准确性和视觉改进，并在多个基准测试中进行了验证。

    Feb, 2022

  • 自监督的线性运动去模糊

    本文提出一种可微分的重新模糊模型，支持自我监督的运动去模糊，通过利用从连续图像中获取的运动线索，将去模糊问题突破为反渲染问题，包括使用卷积神经网络和真实数据集进行实验，并证明单幅图像自我监督去模糊是可行的，能够实现视觉上令人满意的结果。

    Feb, 2020

  • 从模糊的图像序列中联合估计相机姿态、深度、去模糊和超分辨率

    本研究提出了一种创新性的统一框架来解决密集深度重建、相机姿态估计、超分辨率和去模糊的四个问题，通过反映物理成像过程，我们提出了一个成本最小化问题，并使用交替优化技术来解决它，实验结果表明，我们的提出方法在合成和现实视频中均得到高质量的深度图，同时还产生了优秀的去模糊和超分辨率图像。

    Sep, 2017

  • 使用 GAN 学习图像超分辨率，先学习如何进行图像退化

    本文提出了一种基于生成对抗网络的图像和人脸超分辨率的方法，通过训练高分辨率到低分辨率的 GAN 和低分辨率到高分辨率的 GAN 两个阶段，可以有效地提高实际应用场景下的低分辨率图像的质量，进而在人脸超分辨率领域取得了显著成果。

    Jul, 2018

  • 规模循环网络用于深度图像去模糊

    本文介绍了一个称为 “SRN-DeblurNet” 的规模递归网络，该方法使用金字塔不同分辨率的 “粗到细” 方法逐步恢复锐化图像，在大规模模糊数据集上进行评估，结果显示我们的方法比现有方法在定量和定性上的呈现更好。

    Feb, 2018

  • 基于图像形成模型的深度图像超分辨率

    本篇论文提出了一种简单有效的基于像素替换的图像超分辨率算法，该算法使用深度神经网络估计中间高分辨率图像，并通过从低分辨率图像替换像素值来满足图像形成模型，并进行级联细化。实验结果显示，所提出的算法在图像超分辨率方面的性能优于现有的同类算法。

    Aug, 2019

  • 深度残差网络实现联合插值和超分辨率

    本论文提出了一种使用深度残差网络联合执行 Bayer 图像去马赛克和超分辨率的方法，按照高质量样本训练的模型可在单步骤中从低分辨率 Bayer 马赛克图像中恢复高质量的超分辨率图像。实验表明，该方法优于目前的各种技术，并在定量和定性指标上取得了优异的表现。

    Feb, 2018