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在高分辨率空间对图像局部结构进行k均值聚类,估计最小二乘意义下的插值滤波器参数,然后根据估计参数来增强图像的分辨率。同时借鉴区域连接增长的思想解决分类歧义问题。计算结果显示,该方法优于传统的基于学习的方法,图像边缘清晰、细节恢复多。
基于聚类学习的超分辨率方法
【摘 要】
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在高分辨率空间对图像局部结构进行k均值聚类,估计最小二乘意义下的插值滤波器参数,然后根据估计参数来增强图像的分辨率。同时借鉴区域连接增长的思想解决分类歧义问题。计算结果显示,该方法优于传统的基于学习的方法,图像边缘清晰、细节恢复多。
【机 构】
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山东交通职业学院管理系,中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心
【出 处】
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山东交通学院学报
【发表日期】
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2007年02期
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