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基于稀疏表示和自适应字典选择的单图像超分辨率
基于稀疏表示和自适应字典选择的单图像超分辨率
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基于稀疏表示和自适应字典选择的单图像超分辨率
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基于稀疏表示的超分辨率方法
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基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法，是一种图像复原的快速方法，也是最近发现的的比较使用的方法，主要用于序列图像的超分辨率复原
基于稀疏表示的图像超分辨方法研究
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基于稀疏表示的图像超分辨是基于学习的超分辨方法，比双三线性插值能取得更好的效果
基于稀疏表征的图像超分辨算法研究
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超分辨率图像恢复的目的是由低分辨率图像得到高分辨率图像，通常需要多幅或者一系列连续低分辨率图像，在有限的条件下很难得到。针对单幅图像超分辨问题，结合当前比较先进的稀疏表征方法，利用训练集图像的先验信息，对单幅图像进行超分辨率恢复。结合当前先进的基于稀疏表征的超分辨算法，采用误差反投影方法，提出一种改进的算法，对超分辨率恢复的结果图像进行优化和重建。通过对单幅图像的超分辨实验证明，改进方法得到的超分
image super-resolution via sparse representation
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文章中提出了一种基于稀疏表示的图像超分辨率算法研究
图像超分辨率与稀疏表示
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超分辨率与稀疏表示，挺好的，谢谢参考，有关图像修复的算法，有点难
论文研究-基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法.pdf
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针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。...
基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法 (2013年)
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本文介绍了一种基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法，旨在解决图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题，以及如何平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声之间的关系。传统上，图像超分辨率重建...
利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法[汇编].pdf
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总的来说，该文件所涉及的人脸图像超分辨率方法是通过位置字典对结合稀疏表示理论，以及借鉴其他相关领域的研究成果，如多帧融合、单帧重建、稀疏编码和结构化稀疏学习，来实现对低分辨率人脸图像的高质量重建。...
基于稀疏表示的图像超分辨PPT
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杨建超老师在2010年发表的基于稀疏表示的图像超分辨文章PPT整理，包括详细的公式和自己的总结，希望对大家有帮助
通过2D稀疏表示实现单图像超分辨率
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KSVD稀疏表示程序
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总结来说，KSVD稀疏表示程序提供了一套工具，用于构建自适应字典并利用这些字典对图像进行高效处理。这在图像去噪、超分辨率重建等挑战性问题中具有重要价值，是图像处理领域的关键技术之一。通过理解和运用这些程序...
基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建
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在半耦合字典学习的超分辨重建基础上，利用核范数构建一个新的正则项，将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑，并用交替方向乘子法（ADMM）求解优化模型，得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。...
基于自适应联合分布建模的图像超分辨率
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本研究论文探讨了一种基于自适应联合分布建模的图像超分辨率方法。传统的超分辨率方法通常采用预训练的字典来表征高分辨率图像与低分辨率观测之间的关系。但这种方法存在一定的局限性，因为它没有考虑到图像内容的...
利用稀疏单图像超分辨率的多尺度空间结构
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最近，由于它是一种有效的信号建模技术，所以在图像超分辨率中，利用自适应字典学习的LR和HR空间中的稀疏编码受到了极大关注。 在引言部分，作者讨论了图像超分辨率的重要性，并且特别强调了基于稀疏表示的方法在...
聚类稀疏表示和自适应补丁聚合的单图像超分辨率
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提出了一种基于聚类的稀疏表示和自适应补丁集合的单图像超分辨率重建方法。 首先，我们从训练图像中随机提取图像补丁对，然后通过K均值聚类将这些补丁对划分为不同的组。 然后，我们从相应的组补丁对中离线学习一个过于完整的子词典对。 对于给定的低分辨率补丁，我们自适应地选择一个子词典来在线重建高分辨率补丁。 此外，将非局部自相似性和操纵核回归约束条件集成到补丁聚合中，以提高恢复图像的质量。 实验表明，该方法
基于稀疏表示和非局部相似性的自学习图像超分辨率方法
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基于单帧图像的超分辨率算法 (2013年)
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随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一。基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系。为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征。此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,
基于预测稀疏编码的快速单幅图像超分辨率重建
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学习自适应插值内核以实现快速单图像超分辨率
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在介绍本文的研究主题——学习自适应插值内核以实现快速单图像超分辨率之前，首先要了解几个关键概念，即图像超分辨率重建（Single Image SuperResolution Reconstruction, SRR）、稀疏表示（Sparse Representation...
基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解
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3. **应用领域**：基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解技术已经广泛应用于图像和视频处理领域。例如，在图像压缩中，通过对图像进行稀疏分解，可以有效地去除冗余信息，提高压缩比。此外，在模式识别、语音识别...
带有自适应子字典的基于稀疏表示的图像质量指标
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标题和描述中提到的“带有自适应子字典的基于稀疏表示的图像质量指标”是一项研究，其目的是通过图像中的结构变化来评估图像质量。这项工作主要集中在从自然图像中提取的超完备字典，以及通过自适应子字典选择来通过...
通过具有双正则化参数的在线字典学习实现单图像超分辨率
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在深入分析文档内容之前，首先要指出文档的核心研究内容是关于单图像超分辨率的实现方法，特别是利用在线字典学习与双正则化参数的结合技术。为了达到这个目标，文档中提出了一个针对中国车牌识别的超分辨率图像增强...
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