超分辨率算法研究综述

被引：34

作者：

浦剑 ^{[1
]}

张军平 ^{[1
]}

黄华 ^{[2
]}

机构：

[1] 复旦大学计算机科学技术学院

[2] 西安交通大学电信学院

来源：

山东大学学报(工学版) | 2009年 / 39卷 / 01期

关键词：

图像处理; 超分辨率; 邻域嵌入; 图像重建;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像超分辨率是指利用一幅或多幅低分辨率图像,运用相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率图像.然而,传统的基于插值和重建的方法已很难获得进一步的突破.近年来出现的基于学习的方法为超分辨率的发展重新注入了活力.通过回顾插值、重建和学习这3个层面的超分辨率算法,分析了超分辨率技术的以往研究和最新进展,着重讨论了各算法在还原质量、通用能力等方面所存在的问题,并对未来超分辨率技术的发展作了一些展望.

引用

页码：27 / 32

页数：6

共 51 条

[1] Hallucinating multiple occluded face images of different resolutions [J].

Jia, Kui ;

Gong, Shaogang .

PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2006, 27 (15) :1768-1775

[2]

On ambiguities in super-resolutionmodeling. Zhaozhong Wang,Feihu Qi. IEEE Signal Processing Letters . 2004

[3]

Multiframe Image Restoration and Registration. TSAI R Y,HUANG T S. Advances in Computers . 1984

[4]

Generalized interpolation and its ap-plication in super-resolution imaging. Rajan D,Chaudhuri S. Image and Vision Computing . 2001

[5]

Super-resolution Enhancement of Video. Christopher M. Proceedings of the9th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics . 2003

[6]

Improving resolution byimage registration. Irani M,Peleg S. CV-GIP:Graphical Models andImage Processing . 1991

[7]

Extraction of high-resolution frames from video sequences. Schultz R,Stevenson R. IEEE Transactions on Image Processing . 1996

[8]

High-resolution image recovery from image-plane arrays, using convex projections. Stark H,Oskoui P. Journal of the Optical Society of America (A) . 1989

[9]

Efficient generalized cross-valida-tion with applications to parametric image restoration and resolution enhancement. Nguyen N,Milanfar P,Golub G. IEEE Transactions on Image Processing . 2001

[10]

Fundamental performance limits in image registration. Robinson,D.,Milanfar,P. IEEE Transactions on Image Processing . 2004

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