Représentation de signaux épars pour une super résolution d'image unique
La recherche sur les statistiques de l'image permet de mieux représenter l'image
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De nombreuses approches efficaces conçues pour résoudre des problèmes mal posés et mal conditionnés présentaient des lacunes pour répondre aux besoins de la fonction d'étalement des points (FEP), qui est difficile à mettre en pratique en permanence. Ce projet introduit donc une méthode appelée Représentation de signaux épars pour une super résolution d'image unique. La recherche sur les statistiques d'image permet de faire un pas en avant pour mieux représenter les taches d'image, comme une combinaison linéaire clairsemée d'éléments, qui sont choisis dans un dictionnaire com...
De nombreuses approches efficaces conçues pour résoudre des problèmes mal posés et mal conditionnés présentaient des lacunes pour répondre aux besoins de la fonction d'étalement des points (FEP), qui est difficile à mettre en pratique en permanence. Ce projet introduit donc une méthode appelée Représentation de signaux épars pour une super résolution d'image unique. La recherche sur les statistiques d'image permet de faire un pas en avant pour mieux représenter les taches d'image, comme une combinaison linéaire clairsemée d'éléments, qui sont choisis dans un dictionnaire complet. À partir des coefficients de la représentation clairsemée, on utilise pour construire l'image de sortie haute résolution. Ici, il forme deux dictionnaires conjointement pour la pièce d'image à basse et haute résolution, ce qui produit deux dictionnaires individuels et montre que les représentations éparses pour la basse et la haute résolution sont les mêmes. Pour produire une image de haute résolution, la représentation épurée peut rassembler deux dictionnaires formés pour l'image de basse et de haute résolution. Une grande quantité de paires d'images sont échantillonnées ici, ce qui réduit considérablement le coût de calcul.
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