Image Superresolution Based on Locally Adaptive Mixed-Norm
المؤلفون المشاركون
Omer, Osama A.
Tanaka, Toshihisa
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-4، 4ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In a typical superresolution algorithm, fusion error modeling, including registration error and additive noise, has a great influence on the performance of the super-resolution algorithms.
In this letter, we show that the quality of the reconstructed high-resolution image can be increased by exploiting proper model for the fusion error.
To properly model the fusion error, we propose to minimize a cost function that consists of locally and adaptively weighted L1- and L2-norms considering the error model.
Binary weights are used so as to adaptively select L1- or L2-norm, based on the local errors.
Simulation results demonstrate that proposed algorithm can overcome disadvantages of using either L1- or L2-norm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Omer, Osama A.& Tanaka, Toshihisa. 2009. Image Superresolution Based on Locally Adaptive Mixed-Norm. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471999
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Omer, Osama A.& Tanaka, Toshihisa. Image Superresolution Based on Locally Adaptive Mixed-Norm. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2010 (2010), pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471999
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Omer, Osama A.& Tanaka, Toshihisa. Image Superresolution Based on Locally Adaptive Mixed-Norm. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2009. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471999
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471999
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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