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上传时间: 2021-03-29
详细说明：单图像超分辨率是经典而活跃的旨在产生高分辨率的图像处理问题低分辨率输入图像中的图像。 由于严重这个问题的不确定性，有效的图像先验是解决问题和改善问题的必要条件生成图像的质量。 本文提出了一种新颖的图像超分辨率提出了一种基于GPS（梯度剖面）的算法清晰度）。 GPS是从两个像素中提取的边缘清晰度指标梯度描述模型，它是一个三角形模型和一个提出高斯混合模型用于描述不同各种梯度剖面。 然后转换关系对不同图像分辨率的GPS进行了统计研究， 并提出了一种算法来自动估计GPS转换参数。 基于改造GPS，提出了两种梯度剖面变换模型对应于梯度剖面描述模型，其中可以保持轮廓形状和轮廓梯度幅度总和在轮廓转换期间保持一致。 最后，目标可以生成HR（高分辨率）图像的梯度场使用梯度轮廓转换模型，该模型添加为HR图像重建模型中的图像先验图像。 广泛的实验进行以评估提出的算法在主观视觉效果，客观质量和计算上时间。 实验结果表明方法可以生成具有更好视觉效果的出色HR图像质量，较低的重构误差和可接受的计算与最先进的作品相比效率更高。
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