degradation estimation | BriefGPT

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融入降解估计的光场空间超分辨
最近光场超分辨率（SR）的最新进展取得了令人印象深刻的结果。然而，在实践中，许多现有方法由于假设了固定的降级模型（如双三次降采样），这限制了它们在具有复杂退化的现实场景中的鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了 LF-DEST，这是一种有效的
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
跨一致深度展开网络用于自适应全能视频修复
提出了一种用于全能视频修复的交叉一致深度展开网络（CDUN）方法，通过使用单一模型来移除各种不同的退化，包括一个新颖的迭代优化框架和适应性处理各种退化的序列自适应退化估计器（SADE），以及利用窗口化的帧间融合策略来扩大时域接受野和利用远距
PDF10 months ago
实际环境中盲超分辨率的端到端交替优化
采用交替优化算法，通过设计卷积神经网络模块 Restorer 和 Estimator，实现了盲超分辨率重建，克服了降解估计准确性不高的问题，从而获得更鲁棒和准确的最终结果。
PDFa year ago