ゼロからディテールへ：UHD画像復元のための漸進的スペクトル・デカップリング・パラダイムと新ベンチマーク

要旨: 超高精細度（UHD）画像の修復は、高い空間解像度、多様な内容、そしてUHD画像に存在する微細な構造によって、独自の課題を持ちます。これらの問題に対処するため、修復プロセスに対して段階的なスペクトル分解を導入します。これにより、修復を3つの段階、すなわちゼロ周波数\textbf{強調}、低周波\textbf{復元}、高周波\textbf{精緻化}に分解します。この定式化に基づき、3つの協調的サブネットワークを統合する新しい枠組み\textbf{ERR}を提案します。具体的には、ゼロ周波数強調器（ZFE）、低周波復元器（LFR）、高周波精緻化器（HFR）です。ZFEは大域的な事前知識を取り入れて全体的な写像を学習し、LFRは粗視的なスケールの情報に注目することで主要な内容を復元し、HFRは提案する周波数ウィンドウ化コルモゴロフ-アーノルドネットワーク（FW-KAN）を採用して、高忠実度な修復のための微細なテクスチャと複雑な詳細を復元します。さらにUHD画像修復の研究を発展させるために、大規模かつ高品質なベンチマークデータセット\textbf{LSUHDIR}も構築します。これは、多様なシーンと豊富な内容を含む82{,}126枚のUHD画像で構成されています。提案手法は、幅広いUHD画像修復タスクにおいて優れた性能を示し、広範なアブレーション実験によって各モジュールの寄与と必要性が確認されます。プロジェクトページ: https://github.com/NJU-PCALab/ERR。