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上传时间: 2021-03-09
详细说明：我们在本文中探索了单图像超分辨率（SR）的有效算法解决方案。 我们提出GESR，即图嵌入超分辨率，以从单个低分辨率（LR）观察中超分辨率高分辨率（HR）图像。 GESR的基本思想是学习一个将LR图像块映射到HR图像块空间的投影矩阵，同时保留原始HR图像块流形的固有几何结构。 虽然GESR在维持HR和LR图像斑块流形的局部几何结构方面类似于其他基于流形学习的SR方法，但GESR的创新之处在于，它保留了原始HR图像斑块流形而不是LR图像斑块流形的固有几何结构，可能由于图像退化（例如，模糊，下采样和噪声）而受到污染。 在基准测试图像上进行的实验表明，与基于邻居嵌入的SR（NESR）和基于稀疏表示的SR（SSR）相比，GESR可以实现非常有竞争力的性能。 除主观和客观评估外，所有实验均表明GESR比NESR和SSR都快得多。
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