Detta dokument tar upp problemet med en enda bild super-upplösning, som består av att återställa en högupplöst bild från sin suddiga, decimerade och bullriga version. Med tanke på den välkända illposatnessen av bilden super-upplösning, används tidigare information för legalisering syfte för att få ett välplacerat problem. Bland de befintliga algoritmerna har multiplikatorernas alternerande riktningsmetod (ADMM) använts intensivt på grund av dess effektiva genomförande på grund av möjligheten att dela upp problemet med superupplösning i up-sampling- och dekonvolutionsproblem, som alla enkelt kan lösas. I stället för att följa denna uppdelningsstrategi föreslår vi att man tar hänsyn till decimering och suddiga operatörer samtidigt genom att dra nytta av deras särskilda egenskaper, vilket leder till en ny strategi med snabb superupplösning. Baserat på detta nya system, olika typer av tidigare eller legaliseringar anses följa Bayesian ramverket. För en Gaussian tidigare, en analytisk lösning lätt erhålls, som kan genomföras på ett mycket effektivt sätt. I fallet med icke-gaussiska tidigare, visar vi att denna analytiska lösning som härrör från Gaussian fallet kan inbäddas i ADMM ramverket, som accelererar de befintliga algoritmerna avsevärt. Simuleringsresultat på flera bilder visar hur effektivt vårt snabba system är jämfört med det traditionella ADMM-genomförandet. Single image super-upplösning, dekonvolution, blockcirkulantmatris, ADMM, Bayesian ram.
Zhao m.fl. I REF föreslogs en ny strategi för snabb superupplösning, som framgångsrikt integreras i multiplikatorramens växelriktningsmetod (ADMM).
Fast Single Image Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}