Nov, 2023

LATIS：基于 λ 抽象的热像超分辨率

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TL;DR单幅图像超分辨率（SISR）的关键词包括：单幅图像超分辨率、基于 Transformer 的方法、lambda 抽象、热像。本文提出了一种基于 lambda 抽象的热像超分辨率新型轻量级架构（LATIS），通过局部和全局特征块（LGFB）分别捕获局部和全局信息，使用全局特征提取（GFE）模块进行全局特征提取，通过不同 iable patch-wise histogram-based loss function 进一步提高性能。实验结果表明，我们提出的 LATIS 在多个数据集上以最少的模型参数和复杂度实现了与其他最先进方法相媲美或更好的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于交叉空间像素整合和交叉阶段特征融合的遥感图像超分辨率变换网络

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    Jul, 2023

  • 极轻量化鲁棒实时单图像超分辨率算法在移动设备上的应用

    本文提出了一种硬件限制感知、极其轻量级、量化鲁棒、实时超分辨率网络 (XLSR)，它是一种受到 root 模块的启发，旨在解决单图像超分辨率问题的建模方法，并在 Div2K 验证集上取得了超过 VDSR 的成果，在 2021 年移动 AI 实时单图像超分辨率挑战赛中得胜。

    May, 2021

  • 单幅图像超分辨率的 Transformer

    本文提出了一种新的高效超分辨率变换器（ESRT），它是一种混合模型，由轻量级 CNN 主干和轻量级变换器主干组成。 ESRT 通过采用特殊设计的高效多头注意力（EMHA），实现了占用小的 GPU 内存。实验证明，ESRT 在低计算成本的情况下取得了具有竞争力的结果。

    Aug, 2021

  • LAPAR：线性组装像素自适应回归网络，用于单张图像超分辨率及更多

    本文提出一个线性组装的像素自适应回归网络用于单幅图像超分辨率，将直接 LR to HR 映射学习转化为对多个预定义滤波器基字典的线性系数回归任务，同时将此思想扩展到处理其他图像修复任务中，例如图像去噪和 JPEG 图像去块运动估计并获得先进性能。

    May, 2021

  • 基于胶囊神经网络的单图像超分辨率

    本文研究使用胶囊网络进行单张图像超分辨率处理，在实验中发现胶囊网络相比传统卷积方式需要较少的层数却能达到较好的效果，证明了将胶囊网络应用于图像超分辨率问题是值得尝试的。

    Oct, 2022

  • RAISR：快速而精确的图像超分辨率

    本研究提出了一种 Single Image Super-Resolution 的解决方案，可以在保证低复杂度的前提下，通过训练数据来学习一组 filter，使得对于一张不在训练集中的图片，可以生成更高分辨率、更高质量的图片；同时该方法还包括了一种有效的图像锐化算法，可以作为预处理步骤来提高下采样放大滤波器的学习效果。

    Jun, 2016

  • 轻量级多尺度特征交互网络图像超分辨率

    本文提出了一种轻量级多尺度特征交互网络（MSFIN）用于图像超分辨率，通过扩展感受野和利用来自各种尺度的低分辨率观察图像的信息特征以及交互连接。此外，设计了一种轻量级的循环残差通道注意块（RRCAB）以便使网络受益于通道注意机制同时保持足够轻量级。与现有技术相比，本文所提出的 MSFIN 能够以更轻量的模型实现可比性能。

    Mar, 2021

  • 基于辅助特征学习的轻量级单图像超分辨率网络

    通过提出的关注辅助特征（A^2F）为基础，我们开发了一种计算效率高但准确性良好的网络以用于单幅图像超分辨率（SISR）处理，并且在大规模数据集上的实验结果证明了该模型的有效性。

    Nov, 2020

  • 基于维纳滤波器在相似性领域的单幅图像超分辨率

    本文提出了一种基于自相似性的方法，利用从输入图像中提取的大组相似图块来解决单幅图像超分辨率问题，并评估了其性能，成果表明在不使用任何外部数据的情况下，所提出的算法在各种缩放因子的测试数据集上，比当前的非 CNN 方法有了提高，并且在某些数据集上的提高达到 1dB 以上，对于高采样率（x4）的数据，所提出的方法与最新的基于深度卷积网络的方法表现相似。

    Apr, 2017

  • 面向真实世界的单张图像超分辨率：新的基准和新的模型

    本文提出了一种基于 Laplacian 金字塔的核预测网络（LP-KPN）来恢复高分辨率图像，通过使用实际拍摄的 LR-HR 图像对构建 RealSR 数据集，证明了使用此数据集训练的 SISR 模型在真实场景中能够提供更好的视觉效果，且模型能够适应不同的相机设备。

    Apr, 2019