TCSVT 2025 | 基于频率解耦的领域无关特征学习的全色锐化方法

主要观点总结

本文提出一种基于频率解耦的领域无关特征学习框架，用于全色锐化。该框架通过并行提取和处理输入图像振幅与相位分量中的领域无关信息，显著提升了全色锐化的泛化能力。

关键观点总结

关键观点1: 论文创新点

提出全新框架：基于频率解耦的领域无关特征学习框架，并行提取振幅与相位分量中的领域无关信息。

关键观点2: 方法设计

设计分离与学习模块，包括频率信息分离模块、两个特征学习子网络（AFL-Net和PFL-Net）、可学习的高通滤波器和风格归一化处理。

关键观点3: 实验验证

在多个数据集上进行实验，评估所提框架的性能，实现高效的特征学习，并充分利用振幅和相位域的互补信息。

关键观点4: 网络框架设计

受频率分量解耦的泛化潜力启发，作者在频域中设计一个域无关特征学习框架，包括频率信息分离、频率特征学习和信息融合与恢复模块。

关键观点5: 推广价值

论文内容推广有助于让更多学者了解该论文工作，促进不同背景和方向的学者交流和学术灵感碰撞。

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