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A Bidirectional Flow Joint Sobolev Gradient for Image Interpolation

机译:用于图像插值的双向流动联合SOBOLEV梯度

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摘要

An energy functional with bidirectional flow is presented to sharpen image by reducing its edge width, which performs a forward diffusion in brighter lateral on edge ramp and backward diffusion that proceeds in darker lateral. We first consider the diffusion equations as L2 gradient flows on integral functionals and then modify the inner product from L2 to a Sobolev inner product. The experimental results demonstrate that our model efficiently reconstructs the real image, leading to a natural interpolation with reduced blurring, staircase artifacts and preserving better the texture features of image.
机译:通过降低其边缘宽度来提出具有双向流程的能量功能,以锐化图像,该边缘宽度在边缘斜坡上的较亮的横向上执行前向扩散,并在较深的横向上进行。我们首先将扩散方程考虑为L2梯度在整体功能上流动,然后将内部产品从L2修改为SoboLev内部产品。实验结果表明,我们的模型有效地重建了真实形象,导致自然插值,导致模糊,楼梯伪像和保持图像的纹理特征。

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