Key points are not available for this paper at this time.
इस पेपर में हम सात तकनीकों को प्रस्तुत करते हैं जो हर किसी को उदाहरण-आधारित एकल छवि सुपर रिज़ॉल्यूशन (SR) में सुधार के लिए जाननी चाहिए: 1) डेटा का संवर्धन, 2) कुशल खोज संरचनाओं के साथ बड़े शब्दकोष का उपयोग, 3) कैस्केडिंग, 4) छवि आत्म-समानताएं, 5) बैक प्रोजेक्शन सुधार, 6) संगति जांच द्वारा सुधारित भविष्यवाणी, और 7) संदर्भ तर्क। हम अपनी सात तकनीकों को मानक SR बेंचमार्क (जैसे Set5, Set14, B100) और विधियों (जैसे A+, SRCNN, ANR, Zeyde, Yang) पर मान्य करते हैं और महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करते हैं। ये तकनीकें व्यापक रूप से लागू होती हैं और SR विधियों में कोई परिवर्तन या केवल मामूली संशोधनों की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, हमारा सुधारित A+ (IA) तरीका नए राज्य-ऑफ-द-Art परिणाम सेट करता है जो औसत PSNR पर A+ को 0.9dB तक मात देता है जबकि कम समय जटिलता बनाए रखता है।
Timofte et al. (बुधवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: