자가 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원을 위한 혼합 놈 패치 유사도 검색
Mixed-Norm Patch Similarity Search for Self-Example-based Single Image Super-Resolution
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This paper presents a similarity search method based on mixed norm for enhancing self-example-based single image super-resolution. In order to incorporate the local statistical characteristics of the patches into the super-resolution image reconstruction, we propose a method to determine the order of the norm according to the patch inclination and use it as a similarity search between patches. Experimental results demonstrate that the proposed similarity search method has the capability to improve the performance of existing search method.
참고문헌 (4)
- S. C. Park, "Super-resolution image reconstruction: a technical overview", IEEE Sig. Process. Mag., 20(3), pp.21~36 (2007)
- M. Bevilacqua, "Single-image super-resolution via linear mapping of interpolated self-examples", IEEE Trans. Image Process., 23(12), pp.5334~5347 (2014)[DOI]
- D. Glasner, "Super-resolution from a single image", IEEE Int. Conf. Computer Vision(ICCV), pp.349~356 (2009)
- G. Polatkan, "A bayesian nonparametric approach to image super-resolution", IEEE Trans. Patt. Anal. and Mach. Intel., 37(2), pp.346~358 (2015)[DOI]