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【24h】

Fast super-resolution algorithms using one-dimensional patch-based training and directional interpolation

机译：使用基于一维补丁的训练和方向插值的快速超分辨率算法

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This study proposes fast super-resolution algorithms to up-scale an input low-resolution image into a high-resolution image. Conventional learning-based super-resolution algorithms require large memory space to store a huge amount of synthesis information, and they require significant computation because of the large number of two-dimensional matching operations. To mitigate this problem, the authors train a dictionary using one-dimensional patch-based training and K-means clustering at the learning phase, and they use one-dimensional matching and interpolation based on the trained dictionary at the synthesis phase. Such one-dimensional content-adaptive interpolation is applied separately in horizontal and vertical directions. In addition, the authors propose a hybrid algorithm in which directional interpolation is utilised for vertical interpolation to further reduce the dictionary size and the so called staircase artefact. Simulation results show that the proposed algorithm has higher peak-to-peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structure similarity (SSIM) values while providing significantly smaller dictionary size and faster computation than the latest learning-based super-resolution algorithm.
机译：这项研究提出了快速的超分辨率算法，可以将输入的低分辨率图像放大为高分辨率图像。常规的基于学习的超分辨率算法需要大量的存储空间来存储大量的合成信息，并且由于需要大量的二维匹配操作，因此需要大量的计算。为了缓解这个问题，作者在学习阶段使用了一维基于补丁的训练和K-means聚类来训练字典，并且在合成阶段基于训练后的字典使用一维匹配和内插。这种一维内容自适应插值分别在水平和垂直方向上应用。另外，作者提出了一种混合算法，其中将方向插值用于垂直插值，以进一步减小字典大小和所谓的阶梯假象。仿真结果表明，与最新的基于学习的超分辨率算法相比，该算法具有更高的峰峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）值，同时字典大小显着减小，并且计算速度更快。

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