原文:基於稀疏表示的圖像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》

由於最近正在做圖像超分辨重建方面的研究,有幸看到了楊建超老師和馬毅老師等大牛於 年發表的一篇關於圖像超分辨率的經典論文 ImageSuper Resolution Via Sparse Representation ,於是對該論文進行大概的翻譯,如有不當之處,還請大家幫忙多多指正 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma.Im ...

2016-06-22 15:24 1 5339 推薦指數:

查看詳情

Image Super-Resolution via Sparse Representation——基於稀疏表示分辨率重建

  經典分辨率重建論文,基於稀疏表示。下面首先介紹稀疏表示,然后介紹論文的基本思想和算法優化過程,最后使用python進行實驗。 稀疏表示   稀疏表示是指,使用過完備字典中少量向量的線性組合來表示某個元素。過完備字典是一個列數大於行數的行滿秩矩陣,也就是說,它的列向量有無數種線性組合來表達 ...

Fri Mar 05 05:32:00 CST 2021 15 870
分辨率】—圖像分辨率(Super-Resolution)技術研究

一、相關概念 1.分辨率 圖像分辨率圖像中存儲的信息量,是每英寸圖像內有多少個像素點,分辨率的單位為PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸。一般情況下,圖像分辨率越高,圖像中包含的細節就越多,信息量也越大。圖像分辨率分為空間分辨率和時間分辨率。通常,分辨率表示成每一個 ...

Tue May 14 17:56:00 CST 2019 0 6416
分辨率重建經典方法 Super-Resolution Through Neighbor Embedding

該算法受到了最近的(manifold learning)流行學習算法的啟發,特別是局部線性嵌入(LLE)。我們運用局部重疊來增強重建高分圖像塊之間的兼容性和平滑約束。具體來說,高分和低分圖像塊在兩個不同的特征空間中形成了類似局部幾何的流形。就像LLE中,局部幾何結構特征是通過 一個塊(patch ...

Wed Dec 30 00:03:00 CST 2020 1 317
Google Pixel 分辨率--Super Resolution Zoom

Google Pixel 分辨率--Super Resolution Zoom Google 的Super Res Zoom技術,主要用於在zoom時增強畫面細節以及提升在夜景下的效果。 文章的主要貢獻有: · 使用多幀圖像分辨算法代替去馬賽克算法 · 引入 ...

Fri May 08 02:57:00 CST 2020 0 570
使用深度學習的分辨率介紹 An Introduction to Super Resolution using Deep Learning

使用深度學習的分辨率介紹 關於使用深度學習進行分辨率的各種組件,損失函數和度量的詳細討論。 介紹 分辨率是從給定的低分辨率(LR)圖像恢復高分辨率(HR)圖像的過程。由於較小的空間分辨率(即尺寸)或由於退化的結果(例如模糊),圖像可能具有“較低分辨率”。我們可以通過以下 ...

Sat Jul 06 08:04:00 CST 2019 0 1193
{Reship}{Sparse Representation}稀疏表示入門

聲明:本人屬於絕對的新手,剛剛接觸“稀疏表示”這個領域。之所以寫下以下的若干個連載,是鼓勵自己不要急功近利,而要步步為贏!所以下文肯定有所紕漏,敬請指出,我們共同進步! 踏入“稀疏表達”(Sparse Representation)這個領域,純屬偶然中的必然。之前一直在研究壓縮感知 ...

Sat Dec 14 07:56:00 CST 2013 0 7009
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM