![](/images/graphics-bg.png)
Multiscale and Multitopic Sparse Representation for Multisensor Infrared Image Superresolution
المؤلفون المشاركون
Yang, Xiaomin
Yan, Binyu
Liu, Kai
Gan, Zhongliang
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Methods based on sparse coding have been successfully used in single-image superresolution (SR) reconstruction.
However, the traditional sparse representation-based SR image reconstruction for infrared (IR) images usually suffers from three problems.
First, IR images always lack detailed information.
Second, a traditional sparse dictionary is learned from patches with a fixed size, which may not capture the exact information of the images and may ignore the fact that images naturally come at different scales in many cases.
Finally, traditional sparse dictionary learning methods aim at learning a universal and overcomplete dictionary.
However, many different local structural patterns exist.
One dictionary is inadequate in capturing all of the different structures.
We propose a novel IR image SR method to overcome these problems.
First, we combine the information from multisensors to improve the resolution of the IR image.
Then, we use multiscale patches to represent the image in a more efficient manner.
Finally, we partition the natural images into documents and group such documents to determine the inherent topics and to learn the sparse dictionary of each topic.
Extensive experiments validate that using the proposed method yields better results in terms of quantitation and visual perception than many state-of-the-art algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Xiaomin& Liu, Kai& Gan, Zhongliang& Yan, Binyu. 2015. Multiscale and Multitopic Sparse Representation for Multisensor Infrared Image Superresolution. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110576
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Xiaomin…[et al.]. Multiscale and Multitopic Sparse Representation for Multisensor Infrared Image Superresolution. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110576
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Xiaomin& Liu, Kai& Gan, Zhongliang& Yan, Binyu. Multiscale and Multitopic Sparse Representation for Multisensor Infrared Image Superresolution. Journal of Sensors. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110576
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110576
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)