DSR : vers la super-résolution des images de drones

La super-résolution d’image unique (SR) est la reconstruction d’une image haute résolution à partir d’une seule capture basse résolution. Cette tâche a fait l’objet d’une attention particulière ces dernières années. Cependant, les ensembles de données sont généralement capturés le long de la direction horizontale et à une hauteur humaine et les méthodes ne se généralisent pas bien.

Un article récent sur arXiv.org note que les drones peuvent bénéficier des solutions SR car elles permettraient au drone de voler à des altitudes plus élevées, d’étudier des zones plus larges et de préserver une bonne qualité d’image. Les chercheurs créent l’ensemble de données Drone Super-Resolution (DSR) qui contient des paires d’images basées sur des drones basse résolution et haute résolution avec des altitudes variables.

L’évaluation des méthodes SR actuelles sur le benchmark DSR révèle qu’une architecture sensible à l’altitude, ainsi qu’un réglage fin, peuvent surpasser les méthodes précédentes.

Malgré des progrès remarquables ces dernières années, les méthodes de super-résolution à image unique sont développées avec plusieurs limitations. Plus précisément, ils sont formés sur des domaines de contenu fixes avec certaines dégradations (qu’elles soient synthétiques ou réelles). Les priors qu’ils apprennent sont susceptibles de sur-adapter la configuration de formation. Par conséquent, la généralisation à de nouveaux domaines tels que les données de vue de dessus de drone et à travers les altitudes est actuellement inconnue. Néanmoins, jumeler des drones avec une super-résolution d’image appropriée est d’une grande valeur. Cela permettrait aux drones de voler plus haut en couvrant de plus grands champs de vision, tout en maintenant une qualité d’image élevée.
Pour répondre à ces questions et ouvrir la voie à la super-résolution d’images de drones, nous explorons cette application en nous concentrant particulièrement sur le cas de l’image unique. Nous proposons un nouvel ensemble de données d’images de drones, avec des scènes capturées à basse et haute résolution, et sur une plage d’altitudes. Nos résultats montrent que les réseaux de pointe prêts à l’emploi connaissent une baisse significative des performances sur ce domaine différent. Nous montrons en outre qu’un simple réglage fin et l’intégration de la conscience de l’altitude dans l’architecture du réseau améliorent les performances de reconstruction.

Article de recherche: Lin, X., Ozaydin, B., Vidit, V., El Helou, M. et Süsstrunk, S., « DSR : Towards Drone Image Super-Resolution », 2022. Lien : https://arxiv.org/abs/2208.12327

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