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首页> 外文会议>2016 2nd International Conference of Signal Processing and Intelligent Systems >A fast approach for single image super resolution via dictionary learning
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A fast approach for single image super resolution via dictionary learning

机译：通过字典学习实现单图像超分辨率的快速方法

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In this paper, a fast method for single image super-resolution using dictionary learning is proposed. In this method, a local high resolution (HR) dictionary is constructed for every patch in the input image. To do this, the information from neighboring patches of the corresponding patch is used. Also, a low resolution (LR) dictionary consists of features obtained from patches of LR images in the corresponding place is obtained. Then, by learning relationship between features of a low resolution patch and LR dictionary, we construct high resolution patch using HR dictionary. The proposed local dictionary patch reconstruction is performed with small error. Also, high processing speed is reachable because of simplification in dictionary construction and patch extraction stages. The experimental results indicate the proposed method outperforms the existing methods in terms of PSNR and runtime.
机译：本文提出了一种基于字典学习的单图像超分辨率快速方法。在这种方法中，为输入图像中的每个色块构造一个本地高分辨率（HR）字典。为此，使用了来自相应补丁程序的相邻补丁程序的信息。此外，获得了低分辨率（LR）词典，该词典由从相应位置的LR图像块获得的特征组成。然后，通过学习低分辨率补丁和LR字典的特征之间的关系，我们使用HR字典构造高分辨率补丁。所提出的本地字典补丁重建具有很小的误差。而且，由于简化了字典构建和补丁提取阶段，因此可以达到较高的处理速度。实验结果表明，该方法在PSNR和运行时间方面均优于现有方法。

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