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  Example-Based Learning for Single-Image Super-Resolution

Kim, K., & Kwon, Y. (2008). Example-Based Learning for Single-Image Super-Resolution. Pattern Recognition: Proceedings of the 30th DAGM Symposium, 456-463.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C8FB-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C8FC-D
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Kim, KI1, Autor           
Kwon, Y1, Autor           
Rigoll, G., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper proposes a regression-based method for single-image super-resolution. Kernel ridge regression (KRR) is used to estimate the high-frequency details of the underlying high-resolution image. A sparse solution of KRR is found by combining the ideas of kernel matching pursuit and gradient descent, which allows time-complexity to be kept to a moderate level. To resolve the problem of ringing artifacts occurring due to the regularization effect, the regression results are post-processed using a prior model of a generic image class. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2008-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.springerlink.com/content/k6x517006543320j/fulltext.pdf
DOI: 10.1007/978-3-540-69321-5_46
BibTex Citekey: 5091
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 30th Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition
Veranstaltungsort: München, Germany
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Pattern Recognition: Proceedings of the 30th DAGM Symposium
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 456 - 463 Identifikator: -