Detta dokument beskriver en enkelbild super-upplösning (SR) algoritm baserad på icke-negativa granne inbäddning. Den tillhör familjen av exempelbaserade SR-algoritmer med en enda bild, eftersom den använder ett lexikon med låg upplösning (LR) och hög upplösning (HR) tränade patchpar för att härleda de okända HR-detaljerna. Varje LR-funktionsvektor i indatabilden uttrycks som den viktade kombinationen av dess närmaste K-grannar i ordboken; motsvarande HR-funktionsvektor rekonstrueras under antagandet att det lokala LR-inbäddningen bevaras. Tre viktiga aspekter införs för att bygga en konkurrenskraftig algoritm med låg komplexitet: (i) en kompakt men effektiv representation av patchar (funktionsrepresentation) (ii) en exakt uppskattning av patchar av sina närmaste grannar (viktberäkning) (iii) en kompakt och redan byggd (därför extern) ordbok, som möjliggör en enstegs uppskalning. Grannen inbäddning SR algoritm så utformad visas för att ge goda visuella resultat, jämförbara med andra state-of-the-art metoder, samtidigt presentera en märkbar minskning av beräkningstiden.
I icke-negativa grannen inbäddar REF en ordbok av LR och HR utbildade bit grupp används för att förstå de okända HR-uppgifter där LR-funktion vektor i indatabilden är viktad grupp av k närmaste grannar i kunskapsbasen och respektive HR-funktion vektor rekonstrueras.
Low-Complexity Single-Image Super-Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}