基于近邻嵌入逐级放大的图像超分辨率重建

廖秀秀; 韩国强; 沃焱; 陈湘骥

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基于近邻嵌入逐级放大的图像超分辨率重建

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针对基于近邻嵌入的图像超分辨率重建,提出带约束的逐级放大策略来提高近邻保持率,改进重建效果,并对各级放大的图像用迭代反向投影约束进行修正,减少学习过程中可能出现的误差,保证每一级的解向着正确的方向演化.此外,为充分利用测试图像本身的信息,将由测试图像得到的在线训练集与由训练图像数据库得到的离线训练集串联,构成联合训练集,进一步改进算法的性能.实验表明,与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都获得了更好的结果.

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来源
《华南理工大学学报：自然科学版》 |2013年第5期|55-60|共6页
作者
廖秀秀; 韩国强; 沃焱; 陈湘骥;
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作者单位

华南理工大学计算机科学与工程学院;

华南农业大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像处理; 超分辨率重建; 近邻嵌入; 逐级放大; 迭代反向投影; 联合训练集;

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