Spärliche Signaldarstellung für eine Einzelbild-Superauflösung
Die Forschung auf dem Gebiet der Bildstatistik stellt einen Fortschritt dar, um den Bildbereich besser darstellen zu können
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Viele wirksame Ansätze zur Lösung eines schlecht gestellten und schlecht konditionierten Problems wiesen Mängel auf, um die Bedürfnisse der Punktverbreitungsfunktion (PSF) zu erfüllen, die in der Praxis nur schwer immer zu erreichen ist. Daher wird in diesem Projekt eine Methode eingeführt, die als Sparse-Signaldarstellung für eine Einzelbild-Superauflösung bezeichnet wird. Die Forschung auf dem Gebiet der Bildstatistik stellt einen Fortschritt dar, um die Bildfelder besser darstellen zu können, und zwar als spärliche Linearkombination von Elementen, die aus einem vollständigen Wör...
Viele wirksame Ansätze zur Lösung eines schlecht gestellten und schlecht konditionierten Problems wiesen Mängel auf, um die Bedürfnisse der Punktverbreitungsfunktion (PSF) zu erfüllen, die in der Praxis nur schwer immer zu erreichen ist. Daher wird in diesem Projekt eine Methode eingeführt, die als Sparse-Signaldarstellung für eine Einzelbild-Superauflösung bezeichnet wird. Die Forschung auf dem Gebiet der Bildstatistik stellt einen Fortschritt dar, um die Bildfelder besser darstellen zu können, und zwar als spärliche Linearkombination von Elementen, die aus einem vollständigen Wörterbuch ausgewählt werden. Aus den Koeffizienten der spärlichen Darstellung werden die Koeffizienten zur Konstruktion des hochaufgelösten Ausgabebildes verwendet. Hier werden zwei Wörterbücher gemeinsam für das niedrig- und hochauflösende Bildfeld trainiert, was zwei individuelle Wörterbücher ergibt und zeigt, dass die spärlichen Darstellungen für niedrige und hohe Auflösung gleich sind. Um ein hochaufgelöstes Bildfeld zu erzeugen, kann die spärliche Darstellung zwei trainierte Wörterbücher für das niedrig- und das hochaufgelöste Bildfeld zusammensetzen. Hier wird eine große Anzahl von Bildfeldpaaren abgetastet, wodurch die Berechnungskosten erheblich gesenkt werden.
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