![](/images/graphics-bg.png)
Single Image Superresolution Using Maximizing Self-Similarity Prior
المؤلفون المشاركون
Li, Jianhong
Wu, Yarong
Luo, Xiaonan
Leng, Chengcai
Li, Bo
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Single image superresolution (SISR) requires only one low-resolution (LR) image as its input which thus strongly motivates researchers to improve the technology.
The property that small image patches tend to recur themselves across different scales is very important and widely used in image processing and computer vision community.
In this paper, we develop a new approach for solving the problem of SISR by generalizing this property.
The main idea of our approach takes advantage of a generic prior that assumes that a randomly selected patch in the underlying high-resolution (HR) image should visually resemble as much as possible with some patch extracted from the input low-resolution (LR) image.
Observing the proposed prior, our approach deploys a cost function and applies an iterative scheme to estimate the optimal HR image.
For solving the cost function, we introduce Gaussian mixture model (GMM) to train on a sampled data set for approximating the joint probability density function (PDF) of input image with different scales.
Through extensive comparative experiments, this paper demonstrates that the visual fidelity of our proposed method is often superior to those generated by other state-of-the-art algorithms as determined through both perceptual judgment and quantitative measures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Jianhong& Wu, Yarong& Luo, Xiaonan& Leng, Chengcai& Li, Bo. 2016. Single Image Superresolution Using Maximizing Self-Similarity Prior. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Jianhong…[et al.]. Single Image Superresolution Using Maximizing Self-Similarity Prior. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Jianhong& Wu, Yarong& Luo, Xiaonan& Leng, Chengcai& Li, Bo. Single Image Superresolution Using Maximizing Self-Similarity Prior. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073490
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)