Resumen

La mayoría de los avances recientes en superresolución de imágenes (SR) asumen que el kernel de desenfoque durante el downsampling está predefinido (por ejemplo, kernel bicúbico o gaussiano), pero es una tarea difícil hacerlo adecuado para todas las imágenes realistas. En este trabajo, proponemos una Red de Retroalimentación de Superresolución Mejorada (ISRFN) que está diseñada para predefinir el kernel de desenfoque de muestreo descendente tratando con pares de imágenes HR-LR del mundo real directamente sin proceso de muestreo descendente. Proponemos la ISRFN modificando las capas y las estructuras de red de la famosa red de retroalimentación de superresolución (SRFBN). Entrenamos la ISRFN con la base de datos de lentes de cámara denominada City100, que produjo la HR y la LR en la misma lente, respectivamente, sin reducción de resolución, por lo que nuestra ISRFN propuesta es libre de estimar el kernel de desenfoque. Debido a las diferentes bases de datos de lentes de cámara (smartphone y DSLR), realizamos dos series de experimentos con dos bases de datos City100 basadas en lentes de cámara, respectivamente, para elegir las estructuras de red óptimas; los experimentos dejan claro que las diferentes bases de datos basadas en lentes de cámara tienen diferentes estructuras de red óptimas. También comparamos nuestros dos ISRFN con los algoritmos de última generación en cuanto a rendimiento; los experimentos muestran que nuestro ISRFN propuesto supera a otros algoritmos de última generación.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:diferentes lentes de cámara, isrfn, experimentos, algoritmos artísticos, núcleo de desenfoque, diferentes estructuras óptimas de red, famosa red de retroalimentación de superresolución, base de datos de lentes de cámara, pares de imágenes lr, red de retroalimentación de superresolución
• Keywords:different camera lens, isrfn, experiments, art algorithms, blur kernel, different optimum network structures, famous superresolution feedback network, camera lens database, lr image pairs, superresolution feedback network