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【VALSE论文速览-64期】用于图像盲超分辨的无监督退化表示学习
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论文题目:用于图像盲超分辨的无监督退化表示学习 作者列表:王龙光(国防科技大学),王应谦(国防科技大学),董晓宇(东京大学,RIKEN AIP),徐清宇(国防科技大学),杨俊刚(国防科技大学),安玮(国防科技大学),郭裕兰(国防科技大学) 论文摘要: 图像超分辨旨在利用低分辨率图像,重建得到更清晰、细节更丰富的高分辨率图像。超分辨作为图像退化的逆过程,与图像退化模型耦合紧密。当前大部分已有的基于CNN的图像超分辨方法往往假设退化方式固定且已知(比如双三次降采样),当真实退化与假设不同时,这些方法的性能会出现明显的下降。为了处理真实场景中的未知退化,已有方法依赖于退化估计来引导图像超分辨率重建。然而,这些方法对退化估计精度较为敏感,并且退化估计通常比较耗时。为了解决这一问题,我们提出了一种基于退化表示学习的单帧图像盲超分辨算法。该算法不再显式地对图像退化进行估计,而是利用对比学习无监督地学习图像的退化表示,通过在表示空间中对不同退化进行辨识来隐式地获取退化信息。同时,该算法提出了一种退化感知的超分辨网络,能够根据提取的退化表示灵活地适应到不同的退化上。 论文信息: [1] Longguang Wang, Yingqian Wang, Xiaoyu Dong, Qingyu Xu, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo, “Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution,” in Proceeding of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2021), virtual, June 2021. 论文链接: [https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Wang_Unsupervised_Degradation_Representation_Learning_for_Blind_Super-Resolution_CVPR_2021_paper.pdf] 代码链接: [https://github.com/LongguangWang/DASR] 视频讲者简介: 王龙光,国防科技大学博士生,研究方向为深度学习与低层视觉,专注于图像超分辨与图像复原,在CCF A类期刊和会议TPAMI、TIP、CVPR、ICCV上发表7篇一作论文。
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