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Investigators at Xidian University Detail Research in Pattern Analysis

机译:西安电子科技大学研究人员模式分析的详细研究

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摘要

2012 JUN 25 (VerticalNews) -- By a News Reporter-Staff News Editor at Robotics & Machine Learning -- nResearchers detail new data in Pattern Analysis. According to news reporting from Xi'an, People's nRepublic of China, by VerticalNews journalists, researchers stated "Recent development on nCompressive Sampling (or compressive sensing, CS) theory suggests that High-Resolution (HR) images ncan be correctly recovered from their Low-Resolution (LR) version under mild conditions. Inspired by it, nwe proposed a CS based Single-Image Super-resolution Reconstruction (SISR) framework that exploits nthe dual-sparsity and non-local similarity constraints of images."
机译:2012年6月25日(VerticalNews)-机器人与机器学习新闻记者-职员新闻编辑-nResearchers详细介绍了模式分析中的新数据。根据《中国新闻》记者从中国西安报道的消息,研究人员指出:“ n压缩采样(或压缩感测,CS)理论的最新发展表明,高分辨率(HR)图像可以从低分辨率图像中正确恢复。 -Resolution(LR)版本在温和的条件下受到启发,nwe提出了一个基于CS的单图像超分辨率重建(SISR)框架,该框架利用了图像的双重稀疏性和非局部相似性约束。”

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