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il y a 2 mois

Transport Optimal Conditionné aux Résidus : Vers la Restauration d'Images Non Appariées et Appariées en Préservant la Structure

Tang, Xiaole ; Hu, Xin ; Gu, Xiang ; Sun, Jian
Transport Optimal Conditionné aux Résidus : Vers la Restauration d'Images Non Appariées et Appariées en Préservant la Structure
Résumé

Les méthodes de restauration d'images basées sur l'apprentissage profond peinent généralement à préserver fidèlement les structures de l'image originale. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche de Transport Optimal Conditionné par le Résidu (TOCR), qui modélise la restauration d'images comme un problème de transport optimal (OT) dans des configurations à la fois non appariées et appariées, en introduisant le résidu de transport comme une indication spécifique à la dégradation unique pour à la fois le coût de transport et la carte de transport.Plus précisément, nous formalisons d'abord un objectif de transport optimal guidé par le résidu de Fourier en intégrant les informations spécifiques à la dégradation du résidu dans le coût de transport. Nous concevons ensuite la carte de transport comme une carte TOCR en deux passes, composée d'un modèle de base et d'un processus de raffinement, où le résidu de transport est calculé par le modèle de base lors de la première passe puis encodé sous forme d'embedding spécifique à la dégradation pour conditionner la restauration lors de la deuxième passe.Par dualité, le problème TOCR est transformé en un problème d'optimisation minimax, qui peut être résolu par l'entraînement antagoniste de réseaux neuronaux. De nombreuses expériences menées sur plusieurs tâches de restauration montrent que TOCR atteint des performances compétitives en termes tant de mesures de distorsion que de qualité perceptuelle, restituant des images avec des structures plus fidèles comparativement aux méthodes les plus avancées actuellement disponibles.

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