الانحدار التربيعي الأدنى المقيد العميق للتحسين العلوي للصورة العمياء

في هذه الورقة، نعالج مشكلة تحسين دقة الصورة العمياء (Blind Image Super-Resolution) من خلال نموذج تدهور معاد صياغته ووحدتين جديدتين. وفقًا للممارسات الشائعة في تحسين دقة الصورة العمياء، يقترح منهجنا تحسين كلاً من تقدير نواة التشويش واستعادة الصورة عالية الدقة القائمة على النواة. وبشكل أكثر تفصيلًا، نعيد صياغة نموذج التدهور بحيث يمكن تحويل تقدير نواة إزالة التشويش إلى الفضاء منخفض الدقة. على هذا الأساس، نقدم وحدة مرشح خطي عميق ديناميكي. بدلًا من تعلُّم نواة ثابتة لجميع الصور، يمكنها توليد أوزان نواة إزالة التشويش بشكل تكيفي بناءً على المدخلات، مما يؤدي إلى تقدير نواة أكثر موثوقية. ثم، تُطبَّق وحدة مرشح محدود بالحد الأدنى من المربعات العميقة لاستخلاص ميزات نظيفة بناءً على الصياغة المعاد صياغتها ونواة التقدير. وبعد ذلك، تُدخل الميزة المُزالة تشويشها وميزة الصورة المنخفضة الدقة إلى شبكة تحسين دقة الصورة ذات طريقتين منظمة، لاستعادة النتيجة النهائية عالية الدقة. ولتقييم منهجنا، نُجري تقييمات إضافية على عدة معايير معيارية، بما في ذلك Gaussian8 وDIV2KRK. تُظهر التجارب أن الطريقة المقترحة تحقق دقة أفضل وتحسينات بصرية متفوقة مقارنةً بالطرق الرائدة في مجالها.