探究稀疏恢复对图像超分辨率质量的影响
计算机视觉与模式识别
2023-08-08 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
字典学习可用于图像超分辨率：从高分辨率与低分辨率图像对中学习一对耦合字典，使得相应图像块在由耦合字典表示时共享同一稀疏向量。随后这些字典可用于基于稀疏恢复从低分辨率输入图像重建相应的高分辨率图像块。其思路是利用低分辨率字典恢复共享稀疏向量，再将其与高分辨率字典相乘以恢复相应高分辨率图像块。在本工作中，我们研究所使用的稀疏恢复算法对重建图像质量的影响。我们提供经验实验以寻找可用于此目的的最佳稀疏恢复算法。
引用
@article{arxiv.2308.02714,
title = {Exploring the Effect of Sparse Recovery on the Quality of Image Superresolution},
author = {Antonio Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02714},
year = {2023}
}