Som en kraftfull statistisk bildmodelleringsteknik har sparsam representation använts framgångsrikt i olika bildrenoveringsprogram. Framgången av sparsam representation beror på utvecklingen av l 1-norm optimering tekniker, och det faktum att naturliga bilder är i sig glest i vissa domäner. Kvaliteten på restaureringen av bilden beror till stor del på om den använda glesa domänen kan representera den underliggande bilden väl. Med tanke på att innehållet kan variera betydligt mellan olika bilder eller olika patcher i en enda bild, föreslår vi att lära sig olika uppsättningar av baser från en församlad datauppsättning av exempelbildspatcher, och sedan för att en viss patch ska bearbetas, en uppsättning baser är adaptivt utvalda för att karakterisera den lokala glesa domänen. Vi introducerar dessutom två adaptiva legaliseringstermer i det glesa representationsramverket. För det första lär sig en uppsättning autoregressiva (AR) modeller från datauppsättningen av exempelbildspatcher. De bäst monterade AR-modellerna till en viss patch är adaptivt utvalda för att reglera bildens lokala strukturer. För det andra införs bilden icke-lokal självlikhet som en annan legaliseringsterm. Dessutom är sparity regularization parametern adaptively uppskattas för bättre bild restaurering prestanda. Omfattande experiment på bilddeblurring och superupplösning validerar att genom att använda adaptiv gles domänval och adaptiv regularisering uppnår den föreslagna metoden mycket bättre resultat än många toppmoderna algoritmer när det gäller både PSNR och visuell perception.
Dong m.fl. REF utnyttjade icke-lokal likhet, sparsam representation och autoregressiva (AR) modeller i en bild.
Image Deblurring and Super-resolution by Adaptive Sparse Domain Selection and Adaptive Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}