Representação de sinal esparso para uma super-resolução de uma única imagem
A pesquisa sobre estatísticas de imagem dá um passo em frente para representar o patch de imagem de uma forma melhor
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Muitas abordagens eficazes destinadas a resolver problemas mal posicionados e mal condicionados tinham deficiências para satisfazer as necessidades da função de propagação pontual (PSF), o que é difícil de entrar na situação prática o tempo todo. Assim, este projeto introduz um método chamado de representação de sinal esparso para uma super-resolução de uma única imagem. A pesquisa sobre estatísticas de imagem dá um passo adiante para representar os patches de imagem de uma forma melhor, como uma combinação linear esparsa de elementos, que são escolhidos a partir de um dic...
Muitas abordagens eficazes destinadas a resolver problemas mal posicionados e mal condicionados tinham deficiências para satisfazer as necessidades da função de propagação pontual (PSF), o que é difícil de entrar na situação prática o tempo todo. Assim, este projeto introduz um método chamado de representação de sinal esparso para uma super-resolução de uma única imagem. A pesquisa sobre estatísticas de imagem dá um passo adiante para representar os patches de imagem de uma forma melhor, como uma combinação linear esparsa de elementos, que são escolhidos a partir de um dicionário completo. A partir dos coeficientes da representação esparsa são utilizados para construir a imagem de saída de alta resolução. Aqui são treinados conjuntamente dois dicionários para o patch de imagem de baixa e alta resolução, o que produz dois dicionários individuais e mostra que as representações esparsas para baixa e alta resolução são as mesmas. Para produzir um patch de imagem de alta resolução, a representação esparsa pode reunir dois dicionários treinados para o patch de imagem de baixa e alta resolução. Uma grande quantidade de pares de imagens são amostrados aqui, diminuindo significativamente o custo computacional.
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