Abstrakt. Vi föreslår en superupplösningsmetod som utnyttjar självlikheter och grupperar strukturell information om bildlappar med endast en ingångsram. Problemet med superupplösningen är att lära sig kartläggningen mellan par av bildlappar med låg upplösning och hög upplösning. Istället för att förlita sig på en extrinsisk uppsättning träningsbilder som ofta krävs i exempelbaserade superupplösningsalgoritmer använder vi en metod som genererar bildpar direkt från bildpyramiden av en enda ram. De genererade patchparen är grupperade för att träna en ordbok genom att upprätthålla grupp gleshet begränsningar underliggande bild patchar. Bilder med superupplösning konstrueras sedan med hjälp av den lärda ordboken. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan uppnå de senaste resultaten.
Yang m.fl. I Ref föreslogs en metod som utnyttjar självlikheter och grupperar strukturell information om bildlappar.
Exploiting Self-Similarities for Single Frame Super-Resolution
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}