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基于邻域特征学习的单幅图像超分辨重建
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2018-02-07
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针对图像重建过程中待插值点灰度估计不准确的问题，提出一种基于邻域特征学习的单幅图像超分辨回归分析方法。在输入低分辨率图像后，利用图像特征从低分辨率图像及其对应高分辨率图像的几何相似结构中学习局部协方差。对于邻域中的每一个图像块，估计4个方向的方差以适应插值像素。实验结果表明，该方法既能保证重建的高分辨率图像均匀区域的一致性，同时也能完整保留图像细节信息和边缘轮廓。
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