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基于主动采样与高斯过程回归的图像超分辨方法
- 专利权人:
- 西安电子科技大学
- 发明人:
- 高新波,王海军,张凯兵,宁贝佳,高传清,胡彦婷
- 申请号：
- CN201510902499.X
- 公开号：
- CN105447840A
- 申请日:
- 2015.12.09
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 王品华`黎汉华
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于主动采样与高斯过程回归的图像超分辨方法，主要解决现有技术在纹理区域上超分辨效果不佳这一问题。其充分利用现有的大量外部自然图像构造训练集，以表征性和多样性为指标来度量样本信息量，从而提取出精简的训练子集，使得高斯过程回归模型的训练更为高效。实现步骤为：1.生成外部训练样本集，并对其进行主动采样得到训练子集；2.基于该训练子集学习出高斯过程回归模型；3.对测试图像预处理并生成测试样本集；5.在测试样本集上应用学习好的高斯过程回归模型，预测并输出超分辨图像。本发明具有较强的超分辨能力，在纹理等区域能恢复更多的细节信息，可用于视频监控、刑事侦查、航空航天、高清娱乐、视频或图像压缩。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
