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统一最小二乘规则的单幅图像超分辨算法
统一最小二乘规则的单幅图像超分辨算法
作者:
吴亚东
张红英
田金沙
赵小乐
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
迭代最小二乘法
锚定邻域回归
稀疏表达
字典学习
超分辨
摘要:
基于机器学习的超分辨方法是一个很有发展前景的单幅图像超分辨方法,稀疏表达和字典学习是其中的研究热点.针对比较耗时的字典训练与恢复精度不高图像重建,从减小低分辨率(LR)和高分辨率(HR)特征空间之间差异性的角度提出了一种使用迭代最小二乘字典学习算法(ILS-DLA),并使用锚定邻域回归(ANR)进行图像重建的单幅图像超分辨算法.迭代最小二乘法的整体优化过程极大地缩短了低分辨字典/高分辨字典的训练时间,它采用了与锚定邻域回归相同的优化规则,有效地保证了字典学习和图像重建在理论上的一致性.实验结果表明,所提算法的字典学习效果比K-均值奇异值分解(K-SVD)和Beta过程联合字典学习(BPJDL)等算法更高效,图像重建的效果也优于许多优秀的超分辨算法.
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文献信息
篇名
统一最小二乘规则的单幅图像超分辨算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
迭代最小二乘法
锚定邻域回归
稀疏表达
字典学习
超分辨
年,卷(期)
2016,(3)
所属期刊栏目
虚拟现实与数字媒体
研究方向
页码范围
800-805
页数
6页
分类号
TP391.41
字数
5500字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.800
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张红英
西南科技大学信息工程学院
57
493
12.0
19.0
2
吴亚东
西南科技大学计算机科学与技术学院
89
530
11.0
19.0
3
赵小乐
西南科技大学计算机科学与技术学院
6
24
3.0
4.0
4
田金沙
西南科技大学计算机科学与技术学院
3
13
3.0
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2016(1)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2016(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2018(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
迭代最小二乘法
锚定邻域回归
稀疏表达
字典学习
超分辨
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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