CVPRApr, 2023

学习空间不变模糊估计的盲图像超分辨率方法：改善 “CMOS” 传感器成像清晰度

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TL;DR通过引入两个包含非对焦散焦的新数据集 NYUv2-BSR 和 Cityscapes-BSR，分析不具有空间不变性的空间变异性使传统的盲超分辨率 (SR) 方法性能严重下降，并设计了一种新的 CMOS 网络来同时估计图像的位置不变性和语境，实验结果表明了其方法优于目前技术的传统方法。
发现论文，激发创造
  • 简单，准确和鲁棒的非参数盲超分辨率

    本研究提出了一个新的非参数性盲超分辨率方法，该方法包括使用卷积一致性约束来指导估计的非盲学习型超分结果，并对高清图像和模糊核进行异常的 bi-l0-l2 - 范数规则化，最后比较实验证明，该方法在核估计准确性和图像超分辨率质量方面都表现优异。

    Mar, 2015

  • 盲目图像超分辨率中的空间可变核估计的互补亚线性网络

    本研究提出了一种名为 MANet 的方法，通过使用互相仿射卷积层来估计具有空间变异的模糊核，对于实际图片的盲人图像超分辨率重建问题具有良好的性能表现。

    Aug, 2021

  • 基于对比表示学习的盲目图像超分辨率

    设计了一种名为 CRL-SR 的网络进行盲超分辨率重建，可以有效应对多模式、空间变量和未知分布的图像降质，其应用了对比度表示学习和对比度特征强化两种策略，并在实验中验证了其在超分辨率重建上的优越性。

    Jul, 2021

  • 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

  • 卫星视频的深度盲超分辨率

    该研究提出了一种实用的盲自适应卫星视频超分辨率算法（BSVSR），通过粗到精的方式考虑像素级模糊程度，探索更多的锐度线索，并使用金字塔空间转换模块在多层次领域中调整锐度中间特征的解空间，从而在模拟和实际卫星视频上表现出色，优于最先进的非盲和盲自适应超分辨率模型。

    Jan, 2024

  • 盲图像超分辨率：调查与发展

    这篇论文系统地回顾了最近盲目图像超分辨率的研究进展，提出了一个分类法以区分现有的方法，并对常用数据集和以前的比赛进行了总结。同时，通过对合成和真实测试图像的详细分析，对不同方法的优缺点进行了比较。

    Jul, 2021

  • 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

  • 联合图像去模糊和超分辨率的门控融合网络

    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。

    Jul, 2018

  • KOALAnet：基于核心的自适应局部调整的盲超分辨率方法

    本文提出了一种新的盲超分辨率框架 KOALAnet，它基于 Kernel-Oriented 自适应局部调整（KOALA）SR 特征，联合学习在实际图像中适应于空间变异模糊特征的空间变型退化和恢复核，可处理艺术照片中的故意模糊并产生最自然的结果。

    Dec, 2020

  • 将退化预测与高性能超分辨率网络相结合的框架

    本文提出了将盲超分辨率预测机制与深度超分辨率网络相结合的框架，通过在 SR 网络特征映射中插入预测向量的元数据插入块，我们展示了最先进的对比预测方案和迭代预测方案在 RCAN 和 HAN 等高性能 SR 网络中成功地结合使用的结果，实现了比非盲和盲超分辨率网络更强大的超分辨率性能。

    Nov, 2022