A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Image Quality Enhancement for Single-Image Super Resolution Based on Local Similarities and Support Vector Regression Melhoria da qualidade da imagem para super-resolução de imagem única com base em semelhanças locais e suporte à regressão vetorial

Atsushi YAGUCHI, Tadaaki HOSAKA, Takayuki HAMAMOTO

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Resumo:

Na super-resolução baseada em reconstrução, uma imagem de alta resolução é estimada usando múltiplas imagens de baixa resolução com desalinhamentos de subpixels. Portanto, quando apenas uma imagem de baixa resolução está disponível, geralmente é difícil obter uma imagem favorável. Esta carta propõe um método para superar esta dificuldade para super-resolução de imagem única. Em nosso método, após interpolar valores de pixel em locais de subpixel patch por patch por regressão de vetor de suporte, na qual amostras de aprendizagem são coletadas dentro de uma determinada imagem com base em semelhanças locais, resolvemos o problema de reconstrução regularizada com um número suficiente número de restrições. Experimentos de avaliação foram realizados para imagens artificiais e naturais, e as imagens de alta resolução obtidas indicam favoravelmente os componentes de alta frequência, juntamente com PSNRs melhorados.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E94-A No.2 pp.552-554
Data de publicação
2011/02/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E94.A.552
Tipo de Manuscrito
Special Section LETTER (Special Section on Image Media Quality)
Categoria
Tratamento

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Palavra-chave