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基于学习的超分辨率算法的局限性( Limits of Learning-Based Superresolution Algorithms )
Z Lin J He X Tang CK Tang Superresolution Learning-based Limits Resolution
基于学习的超分辨率(SR)是一种常用的超分辨率技术，它利用应用相关的先验信息来推断低分辨率图像中的缺失细节。然而，它们的性能在放大倍数仅为适度大的情况下仍迅速恶化。这就把我们引向了一个重要的问题：“基于学习的SR算法的极限存在吗？”本文首次尝试在对一般自然图像进行SR算法设计时，对这一问题进行了一些探讨。首先定义了基于超分辨图像与地面真实图像的均方根误差的SR算法的期望风险。然后利用一般自然图像的统计量，给出了期望风险下界的一个闭式估计。下界仅涉及高分辨率图像的协方差矩阵和均值向量，因此可以通过对真实图像进行采样来计算。我们还研究了保证精确估计下界的样本数量。通过计算下界W.R.T.曲线。放大系数，我们可以估计基于学习的SR算法的极限，在该极限下，期望风险的下界超过一个相对较大的阈值。我们进行了实验来验证我们的理论。根据我们的观察，我们推测极限可能与LRI或HRI的大小无关。
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