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基于学习的超分辨率算法使用一个图像训练集来产生一个学习模型,运用该模型为输入的低分辨率图像创建更多的高频信息,获得比基于重建算法更好的结果。该文介绍了基于学习的超分辨率技术的相关工作、理论基础和主要算法,提出基于学习的超分辨率算法中仍需解决的关键问题,展望其在未来的研究发展方向。
基于学习的超分辨率技术
【摘 要】
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基于学习的超分辨率算法使用一个图像训练集来产生一个学习模型,运用该模型为输入的低分辨率图像创建更多的高频信息,获得比基于重建算法更好的结果。该文介绍了基于学习的超分辨率技术的相关工作、理论基础和主要算法,提出基于学习的超分辨率算法中仍需解决的关键问题,展望其在未来的研究发展方向。
【机 构】
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四川大学电子信息学院图像信息研究所
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60372079）
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