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基于隐藏主题概率模型的图像结构感知SISR重建方法
1
作者
马丽红
王小娥
+1 位作者
田菁
张宇
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1-9,共9页
在基于示例学习的单幅图像超分辨率(SISR)重建中,假设从低分辨率(LR)到高分辨率(HR)图像块的映射关系是一对一的,但同一LR块会与多个HR块对应,导致了LR与HR块的匹配误差.为解决HR复原块的失配问题,文中首先导出了LR块主题模式的概率模型...
在基于示例学习的单幅图像超分辨率(SISR)重建中,假设从低分辨率(LR)到高分辨率(HR)图像块的映射关系是一对一的,但同一LR块会与多个HR块对应,导致了LR与HR块的匹配误差.为解决HR复原块的失配问题,文中首先导出了LR块主题模式的概率模型,引入信号的隐藏主题这一种新的观察信息.然后提出了一种基于块主题差异和上下文最大概率的结构感知复原机制,通过主题模式与邻域块内容的关联,形成LR块的流形描述;在重构中通过自适应主题决策树选择和节点回归矩阵映射,从相似的LR流形信号中准确区分和复原HR信号.主题模型优化实验结果表明,文中基于主题约束信息的算法比未引入隐藏主题的决策树SISR方法的峰值信噪比(PSNR)值提升了0.25 dB;在5种算法的对比实验中,相对于稀疏字典SISR方法,文中方法的PSNR值平均提升了0.92 dB,表明引入隐藏的主题信息和主题流形结构辨识是可行的.
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关键词
超分辨率重建
主题概率模型
结构感知
流形约束
节点回归映射
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职称材料
题名
基于隐藏主题概率模型的图像结构感知SISR重建方法
1
作者
马丽红
王小娥
田菁
张宇
机构
华南理工大学电子与信息学院
新加坡国立大学系统科学研究所
华南理工大学计算机应用工程研究所
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471173)
广东省自然科学基金重点资助项目(2017A030311028)~~
文摘
在基于示例学习的单幅图像超分辨率(SISR)重建中,假设从低分辨率(LR)到高分辨率(HR)图像块的映射关系是一对一的,但同一LR块会与多个HR块对应,导致了LR与HR块的匹配误差.为解决HR复原块的失配问题,文中首先导出了LR块主题模式的概率模型,引入信号的隐藏主题这一种新的观察信息.然后提出了一种基于块主题差异和上下文最大概率的结构感知复原机制,通过主题模式与邻域块内容的关联,形成LR块的流形描述;在重构中通过自适应主题决策树选择和节点回归矩阵映射,从相似的LR流形信号中准确区分和复原HR信号.主题模型优化实验结果表明,文中基于主题约束信息的算法比未引入隐藏主题的决策树SISR方法的峰值信噪比(PSNR)值提升了0.25 dB;在5种算法的对比实验中,相对于稀疏字典SISR方法,文中方法的PSNR值平均提升了0.92 dB,表明引入隐藏的主题信息和主题流形结构辨识是可行的.
关键词
超分辨率重建
主题概率模型
结构感知
流形约束
节点回归映射
Keywords
super-resolution reconstruction
topic probability model
structure perception
manifold constraint
node regression mapping
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐藏主题概率模型的图像结构感知SISR重建方法
马丽红
王小娥
田菁
张宇
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
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