超分辨率图像重建
2016-08-23
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关于图像统计研究表明图像修补程序可以很好表示,为稀疏线性组合的元素从适当选择过完备字典。受这种观察的启发,我们寻求稀疏的低分辨率的输入,每个修补程序,然后使用系数的这种表示方法生成高分辨率的输出。从压缩传感的理论结果表明,在温和条件下从缩减像素采样信号,可以正确地恢复稀疏表示。与稀疏表示的低分辨率图像修补程序也可以重建对应的高分辨率的要求,我们训练了两个字典的低分辨率和高分辨率的图像修补。博学的字典对是适应自然的形象和利益,导致国家艺术单个图像超分辨性能定量和定性的紧凑表示。文献 [1] 刘建超杨、 赵雯王、 柘林和 Thomas 黄。再加上图像超分辨率的字典训练。出现在 IEEE 交易对图像处理 (TIP),2011年。[2] 刘建超杨、 约翰 • 赖特、 Thomas 黄和驿马。通过稀疏表示的图像超分辨率。IEEE 交易对图像处理 (TIP),19 卷,11 期,2010年。[3] 刘建超杨、 约翰 • 赖特、 Thomas 黄和驿马。图像超分辨率作为稀疏表示的 raw 图像修补程序。计算机视觉与模式识别 (视觉) 2008 IEEE 会议。
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