Learning Non-Uniform-Sampling for Ultra-High-Definition Image Enhancement

增采样 计算机科学 采样(信号处理) 过采样 人工智能 计算机视觉 像素 图像分辨率 图像(数学) 过程(计算) 算法 带宽(计算) 计算机网络 滤波器(信号处理) 操作系统
作者
Wei Yu,Qi Zhu,Naishan Zheng,Jie Huang,Man Zhou,Feng Zhao
标识
DOI:10.1145/3581783.3611836
摘要

Ultra-high-definition (UHD) image enhancement is a challenging problem that aims to effectively and efficiently recover clean UHD images. To maintain efficiency, the straightforward approach is to downsample and perform most computations on low-resolution images. However, previous studies typically rely on the uniform and content-agnostic downsampling method that equally treats various regions regardless of their complexities, thus limiting the detail reconstruction in UHD image enhancement. To alleviate this issue, we propose a novel spatial-variant and invertible non-uniform downsampler that adaptively adjusts the sampling rate according to the richness of details. It magnifies important regions to preserve more information (e.g., sparse sampling points for sky, dense sampling points for buildings). Therefore, we propose a novel Non-uniform-Sampling Enhancement Network (NSEN) consisting of two core designs: 1) content-guided downsampling that extracts texture representation to guide the sampler to perform content-aware downsampling for producing detail-preserved low-resolution images; 2) invertible pixel-alignment which remaps the forward sampling process in an iterative manner to eliminate the deformations caused by the non-uniform downsampling, thus producing detail-rich clean UHD images. To demonstrate the superiority of our proposed model, we conduct extensive experiments on various UHD enhancement tasks. The results show that the proposed NSEN yields better performance against other state-of-the-art methods both visually and quantitatively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
影子芳香完成签到 ,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
不必要再讨论适合与否完成签到,获得积分0
2秒前
无情夏寒完成签到 ,获得积分10
3秒前
慕青应助马士全采纳,获得10
4秒前
xuzj应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Rubby应助科研通管家采纳,获得30
5秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
shiizii应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
ludong_0应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
YeeYee发布了新的文献求助10
5秒前
冷酷的松思完成签到,获得积分10
5秒前
zgt01发布了新的文献求助10
6秒前
zhang完成签到,获得积分10
6秒前
江中完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
阿玖完成签到 ,获得积分10
9秒前
jiaolulu发布了新的文献求助10
11秒前
踏雪飞鸿完成签到,获得积分10
12秒前
hannah完成签到,获得积分10
12秒前
songvv发布了新的文献求助10
13秒前
一一一应助Bin_Liu采纳,获得10
14秒前
麻果完成签到,获得积分10
16秒前
OER完成签到,获得积分10
16秒前
伦语完成签到,获得积分20
16秒前
中陆完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
莫西莫西完成签到,获得积分10
20秒前
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
xjh完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
lbnzd8g完成签到,获得积分10
25秒前
中海完成签到,获得积分10
25秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038201
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575940
关于积分的说明 11373987
捐赠科研通 3305747
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819274
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022