Single-Image Super-Resolution via Linear Mapping of Interpolated Self-Examples笔记

此文2014年TIP。

主要points

double pyramid: a traditional single pyramid and a side pyramid of interpolated levels(figure 5)

对traditional single pyramid，是对input LR image I_L作为I_0多层下采样 I_-n。

对 a side pyramid of interpolated levels， 是对上述traditional pyramid 进行插值（scale = p）

则在Fig.5中，左侧pyramid视为高分辨率image,右侧视为下采样再插值得到的same size 的 image.

利用DM（direct mapping）就可以得到映射关系，将低分辨x_i^l恢复为x_i^h。

但是，scale 为 p^n = 1.25^n， 通过层层渐进的方式得到想要的放大倍数。这里面还有一点就是，每次重建之后就把当前重建的样本利用IBP约束，然后还要将结果加入double pyramid作为下次scale渐进的dictionary. 

drawback: 文章中说要通过gradual upscalings 来SR，而NP = log_p（s）可能不是想要的放大倍数（不是整数），需要对结果调整大小，但是文章没说具体如何调整。

第一次写，试下效果==