Fast Single-image Super Resolution Technique Based on Local Linear Embedding
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摘要: 图像超分辨率的目的是在给定低分辨率图像的基础上产生超分辨率图像.单幅图像超分辨率是个病态和欠定的问题,需要通过样本学习和图像先验约束来重构图像丢失的高频细节.本文提出了一种基于局部线性嵌入的快速单幅图像超分辨率技术.首先,该方法利用大量的自然图像建立高低分辨率图像块样本训练库;其次,运用聚类算法将具有相似性质的高低分辨率样本块进行聚类;再次,基于局部线性嵌入技术,通过样本训练来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射函数;最后,用过映射函数来重构高分辨率图像.实验结果表明,本文算法不仅能高质量重构高分辨图像,而且快速高效.
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