論文の概要: Patch-based image Super Resolution using generalized Gaussian mixture model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03069v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 07:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:52:17.095782
• Title: Patch-based image Super Resolution using generalized Gaussian mixture model
• Title（参考訳）: 一般化ガウス混合モデルを用いたパッチベース超解像
• Authors: Dang-Phuong-Lan Nguyen (IMB, IMS), Jean-Fran\c{c}ois Aujol (IMB), Yannick Berthoumieu (IMS)
• Abstract要約: 単一画像超解像法(SISR)は、低分解能観測から高分解能でクリーンな画像を復元することを目的としている。 パッチベースのアプローチのファミリーは、かなりの注目と開発を受けています。 本稿では,低分解能パッチとそれに対応する高分解能パッチのペアからGGMM(Command Generalized Gaussian Mix Model)を基準データから学習するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single Image Super Resolution (SISR) methods aim to recover the clean images in high resolution from low resolution observations.A family of patch-based approaches have received considerable attention and development. The minimum mean square error (MMSE) methodis a powerful image restoration method that uses a probability model on the patches of images. This paper proposes an algorithm to learn a jointgeneralized Gaussian mixture model (GGMM) from a pair of the low resolution patches and the corresponding high resolution patches fromthe reference data. We then reconstruct the high resolution image based on the MMSE method. Our numerical evaluations indicate that theMMSE-GGMM method competes with other state of the art methods.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージ・スーパーレゾリューション(sisr)法は,低解像度の観測からクリーンな画像を高分解能で復元することを目的としている。 最小平均二乗誤差(MMSE)法は、画像のパッチの確率モデルを用いた強力な画像復元法である。 本稿では,低分解能パッチとそれに対応する高分解能パッチのペアからGGMM(Command Generalized Gaussian Mix Model)を基準データから学習するアルゴリズムを提案する。 次に,MMSE法による高解像度画像の再構成を行う。 本稿では,MMSE-GGMM法が他の手法と競合することを示す。

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