【阅读笔记】超分之LANR-NLM算法

论文信息

[Single Image Super-Resolution via Locally Regularized Anchored Neighborhood Regression and Nonlocal]-Junjun Jiang, 2017, IEEE Transactions on Multimedia

前置内容

邻域嵌入（Neighbor Embedding, NE）是“样本-样本”映射，在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本，计算量略大。

稀疏编码（Sparse Coding）重建的过程是从字典中自适应的选择一个或者多个字典原子，这些字典原子适合当前输入低分辨率图像块特征，最后利用这些字典原子的线性组合来得到相应的高频细节特征。需要在重建过程计算LR到HR图的原子投影矩阵，计算复杂度高。

锚点邻域回归（Anchored Neighborhood Regression, ANR）改进SC算法，SC的原子投影矩阵需要在重建过程进行在线处理，耗时很大。ANR算法提出找一个投影矩阵可以在训练阶段离线计算，映射关系确定后在重建过程直接使用，可以实时重建高分辨率图像。

稀疏表示的思想在于LR字典与HR字典可以共用一套稀疏系数矩阵

LR: 低分辨率；HR：高分辨率

LANR-NLM算法

Junjun Jiang提出LANR-NLM算法，处理learning the mapping functions问题，使用非局部自相似性和局部几何先验（with nonlocal self-similarity and local geometry priors）