blind image super-resolution | BriefGPT

关键词blind image super-resolution

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压制盲超分辨率中的不确定性
通过抑制图像中局部的退化表示的不确定性，提出了一个基于不确定性的退化表示的自监督学习方法，用于将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。模型由两部分组成：自适应不确定性感知的退化提取（AUDE）和由可变深度动态卷积（VDDC）块组成的特征提取网络，
PDF12 days ago
CDFormer：盲目图像超分辨率中融合扩散模型的退化预测
提出了一种新的盲超分辨率方法 CDFormer，通过捕捉降解和内容表示来改善图像质量，实验结果表明 CDFormer 在不同基准测试中表现出了最先进的性能。
PDF2 months ago
通过频率自注意学习纠正错误的盲目图像超分辨率
本文提出了一种针对失真图像盲超分辨率（SR）的学习误差校正（LCE）方法，该方法通过轻量级校正器获取校正后的低分辨率（CLR）图像，并在 SR 网络中联合优化 SR 性能，利用原始低分辨率图像和 CLR 图像的频率学习。同时，我们提出了一种
PDF4 months ago
ICCVMetaF2N：基于学习高效模型自适应的盲目人脸图像超分辨率
通过 MetaF2N 方法，利用包含的人脸来微调超分辨率模型参数以适应整个自然图像，在去除降级表征和低质量图像合成步骤的同时，只需一次微调步骤即可获得良好的性能。
PDF10 months ago
CVPR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。
PDF2 years ago
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。
PDF3 years ago
CVPR基于流的核先验方法在盲超分辨率中的应用
本文提出了一种基于正交流的核先验（FKP），可以有效地解决缺失约束的核估计问题，其中，FKP 可以在隐空间中优化核而不是网络参数空间，从而提供了合理的核初始化，遍历学习到的核流形并提高优化稳定性。
PDF3 years ago