Patch-based image Super Resolution using generalized Gaussian mixture model

Abstract

-Les méthodes de super résolution d'image visent à recréer une image haute résolution à partir d'une basse résolution. La famille d'approches basée sur les patchs a fait l'objet d'une attention et d'un développement considérable. La technique de minimum de l'erreur quadratique moyenne est une méthode de restauration d'images qui utilise un modèle gaussien de probabilités sur les patchs d'images. Cet article propose un algorithme d'apprentissage d'un modèle conjoint de mélange gaussien généralisé (GGMM) à partir des paires de patchs à basse résolution et des patchs correspondants à haute résolution d'une image de référence. À partir de ce modèle GGMM, l'image haute résolution en utilisant la méthode MMSE. Nos évaluations numériques indiquent que la méthode MMSE-GGMM se comporte très bien par rapport à l'état de l'art.