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汕头大学海洋科学接受调剂
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TDBaker

新虫 (初入文坛)

[交流] 图像超分辨率重建 已有3人参与

各位朋友能不能推荐一些图像超分辨率重建方面的经典论文,可以帮助小弟了解下这个研究领域的发展历史,谢谢了。
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catbin

银虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
在google scholar上搜索“image super resolution”
静水流深
2楼2014-10-18 11:39:46
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ibaojr

木虫 (知名作家)

土鳖


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
可是Google统统被封了呀!可惜!还有其它办法没?

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
何不潇洒衰一回
3楼2014-10-18 14:04:51
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TDBaker

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
3楼: Originally posted by ibaojr at 2014-10-18 14:04:51
可是Google统统被封了呀!可惜!还有其它办法没?

在地址栏输入:
www.scholar.google.com.cn/
试试,今天中午此法亲身证实有效。
4楼2014-10-18 18:07:58
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TDBaker

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by catbin at 2014-10-18 11:39:46
在google scholar上搜索“image super resolution”

还是希望大神可以给出一个综述性的回答,描绘该领域研究历史和进展。Anyway,3Q~
5楼2014-10-18 18:09:59
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catbin

银虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
nono2009: 信息EPI+1, 热心而专业的交流 2014-10-22 17:49:49
引用回帖:
5楼: Originally posted by TDBaker at 2014-10-18 18:09:59
还是希望大神可以给出一个综述性的回答,描绘该领域研究历史和进展。Anyway,3Q~...

下面是我做图像多年的体会。

image super resolution的发展其实就是图像稀疏表征的发展(或者图像所在函数空间的研究)。大多图像处理问题,比如去燥,去模糊,超分辨率,inpainting,医学成像中的CT、MRI、PET、SPECT,等等很多问题,全部可以写成一个线性反问题Au+noise=f。观测到的是f,已知A或者A的部分信息,求u。这类问题一般都是large scale,并且ill-posed。所以不能单单求解  min_u F(Au-f),其中F表示fidelity函数,跟噪音的statistics有关,比如如果噪音为高斯白噪声,F(x)=||x||_2^2。

从1990年左右开始,人们开始大量使用优化(变分)模型  min_u P(u)+F(Au-f)  来做图像重构的问题,不管什么具体问题,基本上都是这类模型,有些算法,比如BM3D,起先只有算法,后来人们也找到了对应的优化模型。

那么,P(u)如何选取?这是门艺术,但是纵观那些好用的算法,基本全部都是基于“稀疏性”的,即认为要复原的图像在某个变化下稀疏,比如Total variation, total generalized variation, wavelets, framelets, curvelets, shearlets, BM3D, dictionary learning,等等。P(u)的具体形式就是 a||Tu||_p,这里a是参数,0<=p<=1,T是某一个上面提到的变换。对于优化(变分)模型 min_u a||Tu||_p+F(Au-f)的解法的研究也比较全面,除了非凸的一些情况,没有好的理论基础,但算法实际效果还是很好的。

综上,你要解超分辨率的问题,你可以用上面的模型,根据噪音statistics适当选择F,根据要重构图像的特性和实际问题对计算速度的要求来选取T和p。

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静水流深
6楼2014-10-19 06:40:01
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毁人不倦wcl

木虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
送红花一朵
引用回帖:
6楼: Originally posted by catbin at 2014-10-19 06:40:01
下面是我做图像多年的体会。

image super resolution的发展其实就是图像稀疏表征的发展(或者图像所在函数空间的研究)。大多图像处理问题,比如去燥,去模糊,超分辨率,inpainting,医学成像中的CT、MRI ...

说得很好。许多文章都按照这个方式进行。

[ 发自小木虫客户端 ]
Fightingtobeanexcellentengineering&amp;amp;scientist!
7楼2014-10-19 12:38:50
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TDBaker

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
6楼: Originally posted by catbin at 2014-10-19 06:40:01
下面是我做图像多年的体会。

image super resolution的发展其实就是图像稀疏表征的发展(或者图像所在函数空间的研究)。大多图像处理问题,比如去燥,去模糊,超分辨率,inpainting,医学成像中的CT、MRI ...

感谢朋友的古道热肠,有机会还要和您多多交流~
8楼2014-10-20 11:11:56
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