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Printed Persian Subword Recognition Using Wavelet Packet Descriptors

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Autor
Año de publicación 2015
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: El objetivo de la superresolución de imágenes (SR) es recuperar los detalles de alta frecuencia (HF) de una imagen de alta resolución (HR) a partir de una imagen de baja resolución (LR) dada y de algunas predicciones sobre imágenes naturales. Es necesario aprender la relación entre la imagen de baja resolución y sus correspondientes detalles de alta frecuencia para guiar la reconstrucción de la imagen de alta resolución. Para mitigar la incertidumbre en la predicción de detalles de alta resolución, las imágenes de alta resolución y baja resolución se descomponen normalmente en 4 subbandas tras una transformación wavelet discreta (DWT) de 1 nivel, incluyendo una subbanda de aproximación y tres subbandas de detalle. De nuestra observación se desprende que las subbandas de aproximación de la imagen de FC y la correspondiente imagen interpolada bicúbica son muy similares, pero las respectivas subbandas de detalle son diferentes. Por lo tanto, en este trabajo se propone un algoritmo para aprender 4 diccionarios de análisis de componentes principales (ACP) acoplados para describir la relación entre la subbanda de aproximación y las subbandas de detalle. Las comparaciones experimentales con los métodos más avanzados demuestran que el algoritmo propuesto es superior a otros trabajos relacionados.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "Wavelet Domain Multidictionary Learning for Single Image Super-Resolution", -:Revista VirtualPRO,, 2015. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3903331/), el día 2025-08-13.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2011

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