Jan, 2024

跨领域对齐：一种用于遥感图像基于参考的超分辨率的简单领域匹配方法

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TL;DR利用领域匹配（DM）模块改进了参考图像超分辨率（RefSR）模型，在遥感图像超分辨率任务中取得了定性和定量上的性能提升。
reference-based image super-resolutionrefsrdomain matchingremote sensing image processingsr performance
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于参考图像的图像超分辨率的细节增强框架

    通过引入扩散模型来生成和增强低分辨率图像中的细节，本文提出了一种用于基于参考的超分辨率的细节增强框架（DEF），能够促进对齐，同时避免参考图像的影响，实验结果表明该方法在视觉效果上具有优势同时保持可比较的数值结果。

    May, 2024

  • 基于领域距离感知训练的无监督真实世界图像超分辨率

    我们提出了一种面向实际应用的新颖无监督超分辨率（SR）方法 - DASR，通过该方法的领域间距距离控制训练过程，实现了生成具有更现实、自然的纹理的 SR 输出，并在合成和实际数据集上验证表明，DASR 始终优于当前最先进的无监督 SR 方法。

    Apr, 2020

  • 跨越空间和时间分辨率的桥梁建设：基于变化先验和条件扩散模型的参考图像超分辨率

    利用土地覆盖变化的先验信息来指导去噪过程的变化感知扩散模型用于参考图像超分辨率重建，通过将先验信息注入去噪模型，提高未改变区域参考信息的利用和已改变区域语义相关内容的重建，以此来改善模型性能。

    Mar, 2024

  • 神经纹理迁移图像超分辨率

    本文提出了一种引用图像超分辨率 (RefSR) 的深度学习模型，借鉴图像风格化的思想，通过在神经空间进行多级匹配，实现了从参考图像中自适应地转移纹理，有效地提高了超分辨率的性能，并建立了参考图像超分辨率通用研究的基准数据集。

    Mar, 2019

  • 双摄像头对齐注意力模块超分辨率

    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。

    Sep, 2021

  • MASA-SR: 基于参考图像的图像超分辨率匹配加速与空间自适应

    本文提出 MASA 网络用于参考图像超分辨率 (RefSR)，其中提出了两个创新模块用于解决当前方法中存在的计算开销大、分布不一致等问题，并通过定量和定性实验验证了模型的有效性。

    Jun, 2021

  • 基于语义指导的大规模因子化遥感图像超分辨率生成扩散先验

    通过利用预训练的生成模型作为先验，结合结构和语义线索，以及提取感知一致的传感器特性并模拟其分布，从而提高遥感影像的超分辨率。实验证明了该方法的卓越性能和广泛适用性。

    May, 2024

  • 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

  • 扩散模型、图像超分辨率及其他：一项调查

    本综述论文对应用于图像超分辨率的扩散模型（DMs）进行了概述，并进行了详细分析，强调了该领域的独特特征和方法论。它展示了 DM 基础知识的统一视角，并探索了包括替代输入域、条件策略、指导、失真空间和零样本方法等研究方向。此综述论文洞察了 DMs 在图像超分辨率中的演变，讨论了当前的趋势、挑战和未来方向。

    Jan, 2024