CosAE: Un nuevo autoencoder para la restauración de imágenes de superresolución usando series de Fourier

Los investigadores presentan CosAE, un nuevo autoencoder que integra a la perfección las series de Fourier clásicas con una red neuronal de propagación hacia adelante. CosAE representa las imágenes de entrada como series temporales de coseno 2D, cada una definida por una frecuencia y coeficientes de Fourier aprendibles. A diferencia de los autoencoders convencionales que pierden detalles en los cuellos de botella de baja resolución, CosAE codifica los coeficientes de frecuencia (amplitudes y fases), lo que permite una compresión espacial extrema (por ejemplo, mapas de características submuestreados 64x) sin pérdida de detalles en la decodificación. Los experimentos en superresolución y restauración de imágenes ciegas demuestran un rendimiento de vanguardia, destacando la capacidad de CosAE para aprender una representación generalizable para la restauración de imágenes.