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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
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2 months ago
灵活图像修复
在图像修复中，人们常常希望根据指令去除特定的图像退化现象，本文提出了一种名为 TransRFIR 的新型建模方法，它通过感知图像中的不同退化类型并根据文本提示去除特定的退化，该方法基于两个设计的注意力模块，即 MHASA 和 MHACA，具
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3 months ago
AdaIR：基于频率挖掘和调制的自适应综合图像恢复
通过频域挖掘和调制，我们提出了一种自适应的全功能图像恢复网络，该网络能够根据不同的输入降解类型强调信息丰富的频带，从而实现逐步引导的恢复。广泛的实验证明，该方法在去噪、去雾、去雨、运动去模糊和低光图像增强等不同图像恢复任务上实现了最先进的性
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4 months ago
高效测试时间自适应：二阶降质和重建的超分辨率
我们提出了一种名为 SRTTA 的高效测试时自适应超分辨率框架，该框架能够快速将超分辨率模型适应于具有不同 / 未知退化类型的测试域。该框架通过预测经过预训练的退化分类器确定测试图像的退化类型，并设计了二阶退化方案构建基于测试图像退化类型的
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8 months ago
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