손상 인식 잔차 조건부 최적 운송을 이용한 통합 이미지 복원

올인원 이미지 복원은 실제 응용 분야에서 실용적이고 유망한 저레벨 비전 작업으로 부각되고 있습니다. 이 맥락에서 핵심 문제는 다양한 종류의 훼손된 이미지를 동시에 처리하는 방법에 있습니다. 본 연구에서는 올인원 이미지 복원을 짝이 없는 설정과 짝이 있는 설정 모두에서 최적 운송(OT) 문제로 모델링하는 훼손 인식 잔차 조건부 최적 운송(DA-RCOT) 접근법을 제시합니다. 여기서 운송 잔차는 운송 비용과 운송 맵에 대한 훼손 특异性 신호로 도입됩니다.구체적으로, 우리는 Fourier 잔차의 훼손 특이 패턴을 활용하여 잔차 안내 OT 목표를 통해 이미지 복원을 체계화합니다. 더욱 중요한 것은, 복원을 위한 운송 맵을 두 단계 DA-RCOT 맵으로 설계하였습니다. 첫 번째 단계에서 운송 잔차가 계산되며, 이를 다중 스케일 잔차 임베딩으로 인코딩하여 두 번째 단계 복원을 조건부로 만듭니다. 이 조건부 과정은 다중 스케일 잔차 임베딩에서 파생된 내재적인 훼손 지식(예: 훼손 유형 및 수준)과 구조 정보를 OT 맵에 주입하여, 모든 종류의 훼손에 대해 동적으로 행동을 조정할 수 있게 합니다.다섯 가지 훼손에 걸친 광범위한 실험 결과, DA-RCOT는 기존 최신 방법들과 비교하여 왜곡 측정, 감성 품질, 이미지 구조 보존 측면에서 우수한 성능을 보임을 입증하였습니다. 특히, DA-RCOT는 여러 가지 훼손이 동시에 발생하는 실제 시나리오에서도 뛰어난 적응성을 보이며, 훼손 수준과 훼손 개수에 대해 독특한 강건성을 나타냅니다.