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通过学习的几何词典和聚类稀疏编码进行单图像超分辨率重建
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：最近，通过稀疏编码的单图像超分辨率重建（SISR）引起了越来越多的兴趣。 在本文中，我们提出了一种基于多几何字典的聚类稀疏编码方案。 首先，从一组示例训练图像中随机抽取大量高分辨率（HR）图像块并将其聚集成几组“几何块”，从中学习相应的“几何字典”以进一步对每个块进行稀疏编码低分辨率图像中的局部色块。 对由不同词典恢复的HR补丁执行聚类聚合，然后进行后续补丁聚合以估计HR图像。 考虑到图像中经常有很多重复的图像结构，我们在补丁聚合中对恢复的图像添加了自相似约束，以揭示新的特征和细节。 最后，通过提出的恢复方法对HR残留图像进行估计并进行补偿，以更好地保留图像的细微细节。 一些实验在自然图像上测试了该方法，结果表明该方法在视觉保真度和数值测量方面均优于同类方法。
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