光学学报, 2017, 37 (3): 0318006, 网络出版: 2017-03-08   

自外而内的单幅图像超分辨率复原算法 下载: 976次

Single Image Super-Resolution Restoration Algorithm from External Example to Internal Self-Similarity
作者单位
1 中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室光学影像分析与学习中心, 陕西 西安 710119
2 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题, 需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法, 其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的, 而内在先验约束由聚类和低秩近似实现。实验结果表明, 本方法在复原效果和稳健性方面优于已有方法。
Abstract
Single image super-resolution (SR) restoration is an ill-posed inverse problem, in which regularization restriction is done with image priori knowledge. One single image SR method is proposed which simultaneously taking external example and internal self-similarity into account. Here the external knowledge is learned by convolutional neural network from external low-resolution-high-resolution image pairs, while the internal prior is utilized by cluster and low-rank approximation. The experimental results show that the proposed method outperforms many other existing super-resolution methods in recovery effect and robustness.

郑向涛, 袁媛, 卢孝强. 自外而内的单幅图像超分辨率复原算法[J]. 光学学报, 2017, 37(3): 0318006. Zheng Xiangtao, Yuan Yuan, Lu Xiaoqiang. Single Image Super-Resolution Restoration Algorithm from External Example to Internal Self-Similarity[J]. Acta Optica Sinica, 2017, 37(3): 0318006.

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