L-0-Regularized image downscaling
In this paper, we propose a novel L-0-regularized optimization framework for image downscaling. The optimization is driven by two L-0-regularized priors. The first prior, gradient-ratio prior, is based on the observation that the number of edges in the downscaled image is approximately inverse squar...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | LIU, Junjie, HE, Shengfeng, LAU, Rynson W.H. |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/7869 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
FLOOD PROJECTION AND ANALYSIS THROUGH STOCHASTIC DOWNSCALING
بواسطة: LIU JIANDONG
منشور في: (2017) -
Variational structure-texture image decomposition on manifolds
بواسطة: Wu, X., وآخرون
منشور في: (2016) -
Lightweight salient object detection in optical remote-sensing images via semantic matching and edge alignment
بواسطة: Li, Gongyang, وآخرون
منشور في: (2023) -
Multiple input multiple output radar three dimensional imaging technique
بواسطة: MA CHANGZHENG
منشور في: (2014) -
A feasible framework to downscale NPP-VIIRS nighttime light imagery using multi-source spatial variables and geographically weighted regression
بواسطة: Ye, Yang, وآخرون
منشور في: (2022)