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歴史的な絵画の多くは損傷しており、そのデジタル複製は低解像度で低品質となっている。なので絵画の超解像は重要だが、高周波がほぼ失われているので大きな拡大率だとアーティファクトが発生する。そこでウェーブレットベースのテクスチャ損失を提案し高品質の拡大を実現。
ネットワークは参照画像から詳細なテクスチャを転送するアーキテクチャとなっており、そのために多様なコンテンツやスタイルを含む油絵画像の大規模データセットを収集。従来の単一画像超解像や参照ベース超解像と比較し定量(PSNR/SSIM/PI)評価およびUser Studyで大幅な性能の向上を確認。ECCV2020。
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/181_ECCV_2020_paper.php
論文概要
歴史的な絵画の多くは損傷しており、そのデジタル複製は低解像度で低品質となっている。なので絵画の超解像は重要だが、高周波がほぼ失われているので大きな拡大率だとアーティファクトが発生する。そこでウェーブレットベースのテクスチャ損失を提案し高品質の拡大を実現。
ネットワークは参照画像から詳細なテクスチャを転送するアーキテクチャとなっており、そのために多様なコンテンツやスタイルを含む油絵画像の大規模データセットを収集。従来の単一画像超解像や参照ベース超解像と比較し定量(PSNR/SSIM/PI)評価およびUser Studyで大幅な性能の向上を確認。ECCV2020。