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Learning-based Super-resolution via Canonical Correlation Analysis

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.6 (2015.06)바로가기
  • 페이지
    pp.69-84
  • 저자
    Yanzi Wang, Jiulun Fan, Jian Xu, Xiaomin Wu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A251496

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원문정보

초록

영어
The task of image super-resolution is to up sample a low resolution (LR) image while recovering sharp edges and high frequency details. In this paper, a single image super-resolution algorithm via canonical correlation analysis (CCA) is proposed. This method is based on the assumption that the corresponding LR and high resolution (HR) images have high correlation coefficients when transformed into a special space. The proposed approach includes two stages: training and testing. In the training stage, a couple of canonical bases for transformation are calculated with the prepared coupled training sets. In the testing stage, the HR image can be recovered by using the canonical bases obtained in the training stage. In addition, an iterative back projection algorithm is used to further improve the image quality. The experiments demonstrate that our algorithm can reconstruct richer details, with fewer artifacts. Moreover, this algorithm is of less complexity.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Proposed LCCA algorithm
  2.1. Training Stage
  2.2. Testing Stage
  2.3. Post-processing Procedure
 3. Experimental Settings and Parameter Selection
  3.1 Experimental Settings
  3.2 Effects of Patch Size
  3.3 Robustness of CCA
  3.4 Effects of IBP
 4. Experimental Results and Analysis
  4.1 3 x Magnification SR Results
  4.2 4 x Magnification SR Results
  4.3 Computational Complexity
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Image super-resolution Canonical Correlation Analysis Iterative Back Projection Coherent subspace Correlation

저자

  • Yanzi Wang [ School of Telecommunication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China ]
  • Jiulun Fan [ School of Telecommunication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China ]
  • Jian Xu [ School of Telecommunication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China, Image Processing and Recognition Center, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China ]
  • Xiaomin Wu [ School of Telecommunication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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