DSR: hacia la superresolución de imágenes de drones

Imagen única súper resolución (SR) es la reconstrucción de una imagen de alta resolución a partir de una sola captura de baja resolución. Esta tarea ha recibido una atención significativa en los últimos años. Sin embargo, los conjuntos de datos generalmente se capturan a lo largo de la dirección horizontal y a una altura a nivel humano y los métodos no se generalizan bien.

Imágenes de muestra del conjunto de datos DSR analizado. Crédito de la imagen: arXiv:2208.12327 [cs.CV]

Un artículo reciente en arXiv.org advierte que los drones pueden beneficiarse de las soluciones de SR, ya que les permitirían volar a mayores altitudes, inspeccionar áreas más amplias y conservar una buena calidad de imagen. Los investigadores crean el conjunto de datos Drone Super-Resolution (DSR) que contiene pares de imágenes basadas en drones de baja y alta resolución con diferentes altitudes.

La evaluación de los métodos SR actuales en el punto de referencia DSR revela que una arquitectura consciente de la altitud, así como el ajuste fino, pueden superar a los métodos anteriores.

A pesar de lograr un progreso notable en los últimos años, los métodos de superresolución de una sola imagen se desarrollan con varias limitaciones. En concreto, se entrenan en dominios de contenido fijo con ciertas degradaciones (ya sean sintéticas o reales). Los conocimientos previos que aprenden son propensos a sobreajustar la configuración de entrenamiento. Por lo tanto, actualmente se desconoce la generalización a nuevos dominios, como los datos de vista superior de drones y en altitudes. No obstante, emparejar drones con una superresolución de imagen adecuada es de gran valor. Permitiría a los drones volar más alto cubriendo campos de visión más grandes, manteniendo una alta calidad de imagen.
Para responder a estas preguntas y allanar el camino hacia la súper resolución de imágenes de drones, exploramos esta aplicación con un enfoque particular en el caso de una sola imagen. Proponemos un nuevo conjunto de datos de imágenes de drones, con escenas capturadas a baja y alta resolución, y en un rango de altitudes. Nuestros resultados muestran que las redes de última generación listas para usar son testigos de una caída significativa en el rendimiento en este dominio diferente. Además, mostramos que el simple ajuste fino y la incorporación del conocimiento de la altitud en la arquitectura de la red mejoran el rendimiento de la reconstrucción.

Artículo de investigación: Lin, X., Ozaydin, B., Vidit, V., El Helou, M. y Süsstrunk, S., «DSR: Towards Drone Image Super-Resolution», 2022. Enlace: https://arxiv.org/abs/2208.12327

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