ICCVSep, 2021

双摄像头对齐注意力模块超分辨率

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TL;DR该研究提出了一种使用参考图像进行高保真图像超分辨率的新方法，针对双摄像头超分辨率进行了重点研究，其利用空间对齐操作推广了标准的基于补丁的特征匹配方法。进一步探索了 RefSR 的一种有前途的应用：双摄像头超分辨率，并构建了由智能手机主摄像头和长焦摄像头的 146 个图像对组成的数据集。此外，为了弥合现实世界图像和训练图像之间的领域差距，该研究提出了一种自我监督的领域自适应策略。对数据集和公共基准的广泛实验表明，该方法在定量评估和视觉比较方面均显著优于现有最优方法。
reference-based super-resolutiondual-camera super-resolutionpatch-based feature matchingspatial alignmentself-supervised domain adaptation
发现论文，激发创造
  • 基于自监督学习的双重变焦观察下的实际场景超分辨率

    本文提出了新的自监督学习方法 (SelfDZSR)，用于从采用双倍相机变焦观察的真实世界图像中进行超分辨率重建，并以高分辨率图像为监督信息，以匹配其低分辨率版本的特征。

    Mar, 2022

  • 自我监督学习用于来自双重和多重放大观测的实际世界超分辨率

    在这篇论文中，我们针对智能手机的参考图像超分辨率（RefSR）处理中的两个挑战性问题进行了研究，即如何选择适当的参考图像和如何以自监督的方式学习 RefSR。同时，我们提出了一种针对真实场景下的 RefSR 的自监督学习方法，通过观察双重和多重摄像头放大的图像。我们的方法在实验中表现出更好的定量和定性性能，并提供了可用的代码。

    May, 2024

  • 使用多相机视频三元组参考的视频超分辨率

    该研究提出利用引用视频进行超分辨率处理的引用视频超分辨率（RefVSR）网络模型，实验结果表明，该模型在三个摄像头的超宽视频三重组成的数据集上表现出了最先进的 4x 超分辨率性能。

    Mar, 2022

  • KeDuSR：通过无核匹配实现真实世界双镜头超分辨率

    利用双镜头进行超分辨率图像重建，首先通过全局和局部变形将参考图像与低分辨率图像对齐，然后利用无核匹配策略完成图像配准，解决了分辨率差异和保持一致性的问题，并通过构建数据集验证了方法的有效性。

    Dec, 2023

  • 基于注意力机制的多参考学习用于图像超分辨率

    本文提出了一种新颖的基于注意力的多参考超分辨率网络（AMRSR），该网络可以在保持空间相干性的同时，通过学习从多个参考图像中自适应地传输最相似的纹理到超分辨率输出来提高细节。与现有的参考超分辨率方法相比，多参考和分层注意力采样方法的结合实现了显着改进。

    Aug, 2021

  • 使用视差约束并行注意力的立体内窥镜图像超分辨率

    本文提出了基于深度神经网络框架加入视差限制机制的 DCSSRnet 算法，用于提高立体图像对的空间分辨率，实验结果表明该算法在定量和定性评估上优于目前的 SR 方法。

    Mar, 2020

  • RefVSR++：利用参考输入进行基于参考的视频超分辨率

    智能手机配备多摄像头系统和参考超分辨率以及视频超分辨率，可以同时改善图像质量；本文提出了 RefVSR 和 RefVSR++ 方法，通过独立地在时间方向上聚合图像序列并改进对齐机制，RefVSR++ 在 PSNR 上超过 RefVSR 1dB，达到最新的技术水平。

    Jul, 2023

  • 相机镜头超分辨率

    研究了基于摄像头镜头的 CameraSR 方法，旨在改善实际成像系统中分辨率（R）和视野范围（V）之间的固有平衡问题，并提出了两种新的数据采集策略， City100 数据集表明， CameraSR 具有提高单图超分辨率性能的实际解决方案，并且可以快速推广到不同的内容和设备上作为实现数字变焦的高级工具。

    Apr, 2019

  • 基于 C2 匹配的稳健参考图像超分辨率

    本文提出了一种名为 C2-Matching 的方法，用于通过引入高分辨率参考图像增强低分辨率输入图像。该方法解决了输入和参考图像之间的尺度、旋转和分辨率差异等挑战，并在基准测试 CUFED5 数据集上比现有的 Ref-SR 方法表现出更高的性能，同时还表现出在大尺度和旋转变换方面的稳健性。同时本文贡献了一个名为 WR-SR 的数据集，模拟实际使用场景。

    Jun, 2021

  • 基于变形注意力转换器的参考图像超分辨率

    该论文提出了一种基于变形关注的变换器，即 DATSR，通过多个尺度来解决了参考图像超分辨率中的关键问题，即如何匹配低分辨率与参考图像的对应关系，以及如何将相关纹理从 Ref 图像传输到 LR 图像中来弥补细节。在多个基准测试数据集上进行的广泛实验表明，DATSR 取得了最先进的定量和定性性能。

    Jul, 2022