计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2014年
6期
1372-1379
,共8页
单帧图像超分辨率重建%低秩矩阵恢复%基于样本%联合学习%邻域嵌入
單幀圖像超分辨率重建%低秩矩陣恢複%基于樣本%聯閤學習%鄰域嵌入
단정도상초분변솔중건%저질구진회복%기우양본%연합학습%린역감입
single-image super-resolution%low-rank matrix recovery%example-based%joint learning%neighbor embedding
文中提出一种新的基于低秩矩阵恢复和联合学习的单帧图像超分辨率重建方法.首先根据相似性将训练样本块分成若干个子集合,使用低秩矩阵恢复方法学习每个子集合的潜在结构.然后使用联合学习方法同时训练出两个投影矩阵,将原始高、低分辨率图像块特征的低秩分量映射到一个统一空间中,最后在该统一空间中完成基于邻域嵌入的图像超分辨率重建.实验结果显示文中方法在数量指标和视觉效果上都优于目前几种典型的图像超分辨率重建方法.
文中提齣一種新的基于低秩矩陣恢複和聯閤學習的單幀圖像超分辨率重建方法.首先根據相似性將訓練樣本塊分成若榦箇子集閤,使用低秩矩陣恢複方法學習每箇子集閤的潛在結構.然後使用聯閤學習方法同時訓練齣兩箇投影矩陣,將原始高、低分辨率圖像塊特徵的低秩分量映射到一箇統一空間中,最後在該統一空間中完成基于鄰域嵌入的圖像超分辨率重建.實驗結果顯示文中方法在數量指標和視覺效果上都優于目前幾種典型的圖像超分辨率重建方法.
문중제출일충신적기우저질구진회복화연합학습적단정도상초분변솔중건방법.수선근거상사성장훈련양본괴분성약간개자집합,사용저질구진회복방법학습매개자집합적잠재결구.연후사용연합학습방법동시훈련출량개투영구진,장원시고、저분변솔도상괴특정적저질분량영사도일개통일공간중,최후재해통일공간중완성기우린역감입적도상초분변솔중건.실험결과현시문중방법재수량지표화시각효과상도우우목전궤충전형적도상초분변솔중건방법.
