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摘 要:在本方法中,首先对图像块进行2维的离散余弦变换(2D‑DCT)。接着,2D‑DCT中的低频系数将赋予较大的权值,高频系数将赋予较小的权值。然后,将2D‑DCT的系数和其权值相乘,其结果将通过3D‑DCT的变换提取图像中的特征。接着,在训练集合中保存以上结果,以及真实的高分辨率块的信息。同时,提出了一个利用以上结果来衡量图像块之间相似度的指标。在线放大的过程中将利用此指标选择训练集合中相似的图像块,并利用流形学习的方法重建高分辨率的图像块。为了减少计算复杂度,采用改进的2级k‑均值的方法对训练集合中的图像块进行分类。实验结果显示本方法的性能要好于传统的领域嵌入的方法和双线性插值方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201611137445.X | 专利名称: | 一种新的基于邻域嵌入的超分辨率方法 |
申请日: | 2016-12-03 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T3/40搜分类 超分辨率搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |