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超分辨率图像重建方法综述
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2013.8.15
  • 页码:1202-1213
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]清华大学自动化系,北京100084, [2]北京葫芦软件技术开发有限公司,100084
  • 相关基金:国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61020106004);国家自然科学基金(61005023,61021063);国家杰出青年科学基金项目(61225008);教育部博士点基金(20120002110033)资助
  • 相关项目:生物特征识别中的新方法及其应用
中文摘要:

由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super—resolutionimagereconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望.

英文摘要:

Because of its extensive practical and theoretical values, the super-resolution image reconstruction (bl~ll~ or SR) technique has become a hot topic in the areas of computer vision and image processing, attracting many researchersI attentions. This paper categorizes the SR problems according to their input and output conditions into three main cat- egories: reconstruction-based SR, video SR and single image SR. For each category, the development history, common algorithm classes and state-of-the-art research achievements are reviewed comprehensively. We also analyze the charac- teristics of different algorithms. Afterwards, we discuss the combination of different super-resolution categories and the evaluation of image and video qualities. Thoughts and foresights of this field are given at the end of this paper.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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