I detta papper presenterar vi sju tekniker som alla bör veta för att förbättra exempelbaserade enbild super upplösning (SR): 1) förstärkning av data, 2) användning av stora ordböcker med effektiva sökstrukturer, 3) kaskad, 4) bild självlikheter, 5) bakåt projektion förfining, 6) förbättrad förutsägelse genom konsekvent kontroll, och 7) sammanhang resonemang. Vi validerar våra sju tekniker på standard SR-riktmärken (dvs. Set5, Set14, B100) och metoder (dvs. A+, SR-CNN, ANR, Zeyde, Yang) och uppnå betydande förbättringar. Teknikerna är allmänt tillämpliga och kräver inga ändringar eller endast mindre justeringar av SR-metoderna. Dessutom anger vår förbättrade A+ (IA) metod nya toppmoderna resultat outperperforming A+ med upp till 0,9dB i genomsnitt PSNR samtidigt som en låg tids komplexitet upprätthålls.
I REF utnyttjas sju sätt att förbättra prestandan hos allmänna exempelbaserade ISR-metoder.
Seven Ways to Improve Example-Based Single Image Super Resolution
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}