Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

21.11.2018 | Original Article

Single-image super-resolution via joint statistic models-guided deep auto-encoder network

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Rong Chen, Yanyun Qu, Cuihua Li, Kun Zeng, Yuan Xie, Ce Li

Abstract

Recent researches on super-resolution (SR) with deep learning networks have achieved amazing results. However, most of the existing studies neglect the internal distinctiveness of an image and the output of most methods tends to be of blurring, smoothness and implausibility. In this paper, we proposed a unified model which combines the deep model with the image restoration model for single-image SR. This model can not only reconstruct the SR image, but also keep the distinct fine structures for the low-resolution image. Two statistic priors are used to guide the updating of the output of the deep neural network: One is the non-local similarity and the other is the local smoothness. The former is modeled as the non-local total variation regularization, and the latter as the steering kernel regression total variation regularization. For this unified model, a new optimization function is formulated under a regularization framework. To optimize the total variation problem, a novel algorithm based on split Bregman iteration is developed with the theoretical proof of convergence. The experimental results demonstrate that the proposed unified model improves the peak signal-to-noise ratio of the deep SR model. Quantitative and qualitative results on four benchmark datasets show that the proposed model achieves better performance than the deep SR model without regularization terms.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit dem Wirtschafts-Abo erhalten Sie Zugriff auf über 1 Mio. Dokumente aus mehr als 45.000 Fachbüchern und 300 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Technik-Abo erhalten Sie Zugriff auf über 1 Mio. Dokumente aus mehr als 40.000 Fachbüchern und 300 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Kombi-Abo erhalten Sie vollen Zugriff auf über 1,8 Mio. Dokumente aus mehr als 61.000 Fachbüchern und rund 500 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Premium Partner

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Best Practices für die Mitarbeiter-Partizipation in der Produktentwicklung

Unternehmen haben das Innovationspotenzial der eigenen Mitarbeiter auch außerhalb der F&E-Abteilung erkannt. Viele Initiativen zur Partizipation scheitern in der Praxis jedoch häufig. Lesen Sie hier  - basierend auf einer qualitativ-explorativen Expertenstudie - mehr über die wesentlichen Problemfelder der mitarbeiterzentrierten Produktentwicklung und profitieren Sie von konkreten Handlungsempfehlungen aus der Praxis.
Jetzt gratis downloaden!

Bildnachweise