IMSSRnet-TCSVT2020 Deep Stereoscopic Image Super-Resolution via Interaction Module

最新推荐文章于 2025-05-16 14:05:46 发布

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分类专栏： Stereo SR立体图像超分辨率文章标签：人工智能超分辨率立体图像

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本文提出了一种名为IMSSRnet的深度学习模型，用于立体图像的超分辨率处理，旨在利用互补信息而非仅依赖对应关系。模型由空间特征提取模块、交互模块和多损失机制构成，交互模块包括四个门控单元。实验结果显示，IMSSRnet在立体图像超分辨率任务上优于MDSR和一些现有方法，但论文的实验设计和结果的有效性受到质疑，尤其是PSNR计算的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9253563/

1、INTRODUCTION

human visual system can perceive 3D effect and have a vivid visual experience [7], [8] 立体图像可以让人眼系统感知到3D效果，从而有更生动的细节信息。

telemedicine, video conferencing, and video analysis [9], [10] 3D立体图像在远程医疗、视频会议等方面都有重要的应用。

本文的动机：However, the stereoscopic image pairs provide more complementary information than correspondence. It is desirable to develop an intelligent stereoscopic image superresolution method to comprehensively utilize the complementary information in stereoscopic images.（本文的动机：之前的stereoSR都是在寻求左右两幅图像之间的对应关系，但是作者觉得stereo图像之间更多的应该是互补关系，而不仅仅是对应关系）