CosAE: Um novo autoencoder para restauração de imagens de super-resolução usando séries de Fourier

Pesquisadores apresentam o CosAE, um novo autoencoder que integra perfeitamente séries de Fourier clássicas com uma rede neural feed-forward. O CosAE representa imagens de entrada como séries temporais de cosseno 2D, cada uma definida por frequência e coeficientes de Fourier aprendíveis. Ao contrário dos autoencoders convencionais que perdem detalhes em gargalos de baixa resolução, o CosAE codifica coeficientes de frequência (amplitudes e fases), permitindo uma compressão espacial extrema (por exemplo, mapas de recursos subamostrados 64x) sem perda de detalhes na decodificação. Experimentos em super-resolução e restauração de imagens cegas demonstram desempenho de ponta, destacando a capacidade do CosAE de aprender uma representação generalizável para restauração de imagens.