Compressed Screen Content Image Super Resolution.pdf下载

weixin_39820835 2023-11-17 13:01:02
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B-Spline Texture Coefficients Estimator for Screen Content Image Super-Resolution要点总结
本文提出了一种名为B样条纹理系数估计器（BTC）的创新方法，专为屏幕内容图像（SCI）的超分辨率重建而设计。BTC利用B样条函数和隐式神经表示，有效提升图像质量，特别是在边缘清晰度和图形完整性方面。相较于现有技术，BTC在多个放大因子下展现出了优越性能，同时具备更小的模型尺寸和更高的计算效率。
CVPR 2026超分辨率Super-Resolution论文总结：51篇SR论文、代码链接与方向分类汇总
本文系统梳理CVPR 2026中51篇超分辨率（Super-Resolution）相关论文，涵盖图像超分、视频超分、扩散模型超分及红外/高光谱/深度图/3D/体数据等多模态超分方向，同步提供已公开的代码链接与方向分类，为研究者提供复现与技术选型参考。
Super Resolution in CVPR2023
博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域热门方向，在图像识别、自然语言处理等方面有广泛应用。
CVPR 2020丨图像超清化Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（TTSR）
本文介绍了一种基于纹理迁移的图像超分辨率技术TTSR，它不同于传统盲猜纹理细节的方法，而是通过引入高分辨率参考图像来指引超分辨率过程。TTSR包括可学习的纹理提取器、相关性嵌入模块、硬注意力模块和软注意力模块，能有效搜索与迁移高清纹理，解决纹理模糊和失真问题。
《Naturalization Module in Neural Networks for Screen Content Image Quality Assessment》解读
本文介绍了一种基于神经网络的屏幕内容图像(SCI)质量评价方法。通过自然化模型降低SCI与自然图像间的特性差异，增强算法泛化能力。设计了针对SCI特性的网络结构，并对SIQAD数据库进行了数据增强。实验结果显示，该方法在性能上优于其他复杂网络结构。
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