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TDBaker新蟲 (初入文壇)
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[交流]
圖像超分辨率重建 已有3人參與
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2樓2014-10-18 11:39:46
ibaojr
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3樓2014-10-18 14:04:51
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4樓2014-10-18 18:07:58
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5樓2014-10-18 18:09:59
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個紅包，謝謝回帖
nono2009: 信息EPI+1, 熱心而專業(yè)的交流 2014-10-22 17:49:49
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nono2009: 信息EPI+1, 熱心而專業(yè)的交流 2014-10-22 17:49:49
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下面是我做圖像多年的體會。 image super resolution的發(fā)展其實就是圖像稀疏表征的發(fā)展（或者圖像所在函數(shù)空間的研究）。大多圖像處理問題，比如去燥，去模糊，超分辨率，inpainting，醫(yī)學(xué)成像中的CT、MRI、PET、SPECT，等等很多問題，全部可以寫成一個線性反問題Au+noise=f。觀測到的是f，已知A或者A的部分信息，求u。這類問題一般都是large scale，并且ill-posed。所以不能單單求解 min_u F(Au-f)，其中F表示fidelity函數(shù)，跟噪音的statistics有關(guān)，比如如果噪音為高斯白噪聲，F(xiàn)(x)=||x||_2^2。 從1990年左右開始，人們開始大量使用優(yōu)化（變分）模型 min_u P(u)+F(Au-f) 來做圖像重構(gòu)的問題，不管什么具體問題，基本上都是這類模型，有些算法，比如BM3D，起先只有算法，后來人們也找到了對應(yīng)的優(yōu)化模型。 那么，P(u)如何選��？這是門藝術(shù)，但是縱觀那些好用的算法，基本全部都是基于“稀疏性”的，即認(rèn)為要復(fù)原的圖像在某個變化下稀疏，比如Total variation, total generalized variation, wavelets, framelets, curvelets, shearlets, BM3D, dictionary learning，等等。P(u)的具體形式就是 a||Tu||_p，這里a是參數(shù)，0<=p<=1，T是某一個上面提到的變換。對于優(yōu)化（變分）模型 min_u a||Tu||_p+F(Au-f)的解法的研究也比較全面，除了非凸的一些情況，沒有好的理論基礎(chǔ)，但算法實際效果還是很好的。 綜上，你要解超分辨率的問題，你可以用上面的模型，根據(jù)噪音statistics適當(dāng)選擇F，根據(jù)要重構(gòu)圖像的特性和實際問題對計算速度的要求來選取T和p。 |
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毀人不倦wcl6樓2014-10-19 06:40:01
毀人不倦wcl
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7樓2014-10-19 12:38:50
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8樓2014-10-20 11:11:56
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