Med en bild vill vi producera en bild av större storlek med betydligt fler pixlar och högre bildkvalitet. Detta är allmänt känt som den enda bilden super-upplösning problem. Tanken är att med tillräckligt med träningsdata (motsvarande par av låg- och högupplösta bilder) kan vi lära oss uppsättning av filter (dvs. en kartläggning) som när det appliceras på given bild som inte finns i träningssetet, kommer att producera en högre upplösningsversion av det, där lärandet är företrädesvis låg komplexitet. I vårt föreslagna tillvägagångssätt är drifttiden mer än en till två storleksordningar snabbare än de bästa konkurrerande metoder som för närvarande finns tillgängliga, samtidigt som den ger resultat som är jämförbara eller bättre än den senaste tekniken. Ett närbesläktat ämne är bildslipning och kontrastförstärkning, dvs. att förbättra den visuella kvaliteten på en suddig bild genom att förstärka de underliggande detaljerna (ett brett spektrum av frekvenser). Vårt tillvägagångssätt inkluderar dessutom ett extremt effektivt sätt att producera en bild som är betydligt skarpare än den indata suddig en, utan att införa artefakter, såsom halos och buller förstärkning. Vi illustrerar hur denna effektiva slipningsalgoritm, förutom att vara av oberoende intresse, kan användas som ett förbearbetningssteg för att inducera inlärning av effektivare uppskalningsfilter med inbyggd skärpning och kontrastförstärkningseffekt.
Den skopa stretch i en enda bild super-upplösning [12, REF kan ses som en icke-lärande-baserat tillvägagångssätt för filterval.
RAISR: Rapid and Accurate Image Super Resolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}