Sparse Signal Representation voor een single-image Super Resolutie : Het onderzoek naar beeldstatistieken geeft een voorwaartse stap om het beeldvlak beter weer te geven

Jagannath Jadhav

ISBN 10: 6202785004 / ISBN 13: 9786202785006

Verlag: Uitgeverij Onze Kennis, 2021

Beschreibung

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Veel effectieve benaderingen die ontworpen zijn om een slecht gesteld en slecht geconditioneerd probleem op te lossen, hadden tekortkomingen om te voldoen aan de behoeften van de point spread-functie (PSF), die moeilijk te krijgen is in de praktische situatie. Daarom introduceert dit project een methode die bekend staat als Sparse Signal Representation voor een single-image Super Resolution. Het onderzoek naar beeldstatistieken geeft een voorwaartse stap om de beeldpatches beter weer te geven, als een spaarzame lineaire combinatie van elementen, die uit een compleet woordenboek worden gekozen. Uit de coëfficiënten van de spaarzame representatie worden de hoge-resolutie-uitvoerbeelden geconstrueerd. Hier worden twee woordenboeken gezamenlijk getraind voor het lage- en hoge-resolutie beeldvlak, dat twee afzonderlijke woordenboeken produceert en laat zien dat de spaarzame representaties voor lage en hoge-resolutie hetzelfde zijn. Om een hoge resolutie beeldpatch te produceren, kan de spaarzame weergave twee getrainde woordenboeken van het lage- en het hoge-resolutie beeldpatch samenvoegen. Een grote hoeveelheid beeldpatchpaar wordt hier bemonsterd, door de rekenkosten aanzienlijk te verlagen.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786202785006

Bibliografische Details

• Titel: Sparse Signal Representation voor een single-image Super Resolutie : Het onderzoek naar beeldstatistieken geeft een voorwaartse stap om het beeldvlak beter weer te geven
• Verlag: Uitgeverij Onze Kennis
• Erscheinungsjahr: 2021
• Sprache: Niederländisch
• ISBN-10: 6202785004
• ISBN-13: 9786202785006
• Einband: Taschenbuch
• Zustand: Neu

Über diesen Titel

Inhaltsangabe

Veel effectieve benaderingen die ontworpen zijn om een slecht gesteld en slecht geconditioneerd probleem op te lossen, hadden tekortkomingen om te voldoen aan de behoeften van de point spread-functie (PSF), die moeilijk te krijgen is in de praktische situatie. Daarom introduceert dit project een methode die bekend staat als Sparse Signal Representation voor een single-image Super Resolution. Het onderzoek naar beeldstatistieken geeft een voorwaartse stap om de beeldpatches beter weer te geven, als een spaarzame lineaire combinatie van elementen, die uit een compleet woordenboek worden gekozen. Uit de coëfficiënten van de spaarzame representatie worden de hoge-resolutie-uitvoerbeelden geconstrueerd. Hier worden twee woordenboeken gezamenlijk getraind voor het lage- en hoge-resolutie beeldvlak, dat twee afzonderlijke woordenboeken produceert en laat zien dat de spaarzame representaties voor lage en hoge-resolutie hetzelfde zijn. Om een hoge resolutie beeldpatch te produceren, kan de spaarzame weergave twee getrainde woordenboeken van het lage- en het hoge-resolutie beeldpatch samenvoegen. Een grote hoeveelheid beeldpatchpaar wordt hier bemonsterd, door de rekenkosten aanzienlijk te verlagen.