For modern high-resolution imaging sensors, pixel binning is performed in low-lighting conditions and in case high frame rates are required. To recover the original spatial resolution, single-image super-resolution techniques can be applied for upscaling. To achieve a higher image quality after upscaling, we propose a novel binning concept using tetromino-shaped pixels. In doing so, we investigate the reconstruction quality using tetromino pixels for the first time in literature. Instead of using different types of tetrominoes as proposed in the literature for a sensor layout, we show that using a small repeating cell consisting of only four T-tetrominoes is sufficient. For reconstruction, we use a locally fully connected reconstruction (LFCR) network as well as two classical reconstruction methods from the field of compressed sensing. Using the LFCR network in combination with the proposed tetromino layout, we achieve superior image quality in terms of PSNR, SSIM, and visually compared to conventional single-image super-resolution using the very deep super-resolution (VDSR) network. For the PSNR, a gain of up to +1.92 dB is achieved.


翻译:对于现代高分辨率成像传感器来说,像素硬化是在低光度条件下进行的,如果需要高框架率。为了恢复原来的空间分辨率,可以应用单一图像超分辨率技术来升级。为了在升级后达到更高的图像质量,我们提出了一个使用Tetromino形状像素的新颖的硬化概念。我们这样做,我们第一次在文献中用Tetromino像素来调查重建质量。我们不使用文献中提议的用于传感器布局的不同类型Tetromino,而是使用只有四个T-tetromino的小型重复细胞。为了重建,我们使用了完全连接当地重建(LFCR)网络,以及从压缩遥感领域采用了两种典型重建方法。我们利用LFCR网络与拟议的Tetromino布局,在PSNR、SSIM和与常规的单层超分辨率相比,我们实现了高图像质量。我们利用非常深的超分辨率网络(VDSR)实现了PSNR+92。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
语义分割+视频分割开源代码集合
极市平台
35+阅读 · 2018年3月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Real-Time High-Resolution Background Matting
Arxiv
4+阅读 · 2020年12月14日
Arxiv
3+阅读 · 2020年7月16日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
语义分割+视频分割开源代码集合
极市平台
35+阅读 · 2018年3月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员