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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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1楼 2014-10-18 11:29:19
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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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毁人不倦wcl
静水流深
6楼2014-10-19 06:40:01
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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”
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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 ]
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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。
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4楼2014-10-18 18:07:58
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