Stationary Image Resolution Enhancement on the Basis of Contourlet and Wavelet Transforms by means of the Artificial Neural Network
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,622
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_078
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
In this paper two transform based super resolution methods are presented for enhancing the resolution of a stationary image. In the first method, neural network is trained by wavelet transform coefficients of lower resolution of a given image, and then this neural network are used to estimate wavelet details subbands of that given image. In this way, by using these estimated subbands as wavelet details and the given image as the approximation image, a super-resolution image is made using the inverse wavelet transform. In the second proposed method, the wavelet transform is replaced by contourlet transform and the same mentioned procedure is applied. These two methods have been compared with each other and with the bicubic method on different types of images. The experimental results demonstrate the superiority performance of the proposed methods compared with regular stationary image resolution enhancing methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Mohammad Entezarmahdi
Mechanical Engineering Department, Shiraz University, Shiraz, Iran
Mehran Yazdi
Electronic and Communication Department, Shiraz University, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :