Treffer: PlaSo: Unsupervised Residual Plug and Play for Image Super-Resolution

Title:
PlaSo: Unsupervised Residual Plug and Play for Image Super-Resolution
Authors:
Le, Xuan-Hieu, Kouamé, Denis, Pham, Duong-Hung
Contributors:
CoMputational imagINg anD viSion (IRIT-MINDS), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université de Toulouse (EPE UT), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université de Toulouse (EPE UT), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse), ANR-23-CE45-0002,SONATINE,estimation haute-résolution du flux sanguin cérébral basée sur l'imagerie ultrasonore ultrarapide(2023)
Source:
IEEE Signal Processing Letters. 32:4059-4063
Publisher Information:
CCSD; Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2025.
Publication Year:
2025
Collection:
collection:UNIV-TLSE2
collection:CNRS
collection:UT1-CAPITOLE
collection:ANR
collection:TOULOUSE-INP
collection:UT3-INP
Subject Terms:
Plug-and-play, diffusion, super resolution, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics], Signal and Image processing, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs], Machine Learning [cs.LG]
Original Identifier:
HAL: hal-05194052
Document Type:
Zeitschrift article<br />Journal articles
Language:
English
ISSN:
1070-9908
1558-2361
Relation:
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1109/LSP.2025.3620784
DOI:
10.1109/LSP.2025.3620784
Access URL:
https://hal.science/hal-05194052
https://hal.science/hal-05194052v2/document
https://hal.science/hal-05194052v2/file/Plaso_vfinal.pdf
Rights:
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
Accession Number:
edshal.hal.05194052v2
Database:
HAL

Weitere Informationen

This letter addresses the problem of single image super resolution using Plug-and-play (PnP) frameworks incorporating with residual learning. We propose a novel PnP algorithm, PlaSo, which integrates residual learning mechanisms into diffusion processes to mitigate common challenges such as hallucination artifacts and over-smoothing. Furthermore, by initializing the reverse sampling process from the degraded input rather than random noise, PlaSo achieves faster convergence. Experiments demonstrate that PlaSo consistently outperforms state-of-the-art methods, both qualitatively and quantitatively.