
摘要
尽管近年来在立体图像超分辨率(SR)方面取得了显著进展,但双目系统提供的有益信息尚未得到充分利用。由于立体图像在极线约束下具有高度对称性,本文通过利用立体图像对中的对称线索来提高立体图像超分辨率的性能。具体而言,我们提出了一种对称双向视差注意力模块(biPAM)和一种内联遮挡处理方案,以有效交互跨视角信息。随后,我们设计了一个配备有biPAM的孪生网络,以高度对称的方式对两个视角进行超分辨率重建。最后,我们设计了多种光照鲁棒性损失函数,以增强立体一致性。我们在四个公开数据集上的实验结果表明了该方法的优越性能。源代码可在https://github.com/YingqianWang/iPASSR 获取。
代码仓库
YingqianWang/iPASSR
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| stereo-image-super-resolution-on-flickr1024-1 | iPASSR | PSNR: 28.60 |
| stereo-image-super-resolution-on-flickr1024-2 | iPASSR | PSNR: 23.44 |
| stereo-image-super-resolution-on-kitti2012-2x-1 | iPASSR | PSNR: 31.11 |
| stereo-image-super-resolution-on-kitti2012-4x | iPASSR | PSNR: 26.56 |
| stereo-image-super-resolution-on-kitti2015-2x | iPASSR | PSNR: 30.81 |
| stereo-image-super-resolution-on-kitti2015-4x | iPASSR | PSNR: 26.32 |
| stereo-image-super-resolution-on-middlebury | iPASSR | PSNR: 29.16 |
| stereo-image-super-resolution-on-middlebury-1 | iPASSR | PSNR: 34.51 |