基于聚类学习的超分辨率方法
吉高云1
韩华2
1.山东交通职业学院管理系,山东 潍坊,2612062.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,北京,100080
摘要：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.
关键词：图像超分辨率学习聚类插值滤波器相关度量区域连接增长
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 82-86 )
英文信息