انجمن کامپیوتر ایران

روش‌های ابرتفکیک پذیری مبتنی بر خمینه (منیفولد) از فرض شباهت هندسه محلی در دو خمینه مربوط به تصاویر با تفکیک پذیری کم و زیاد استفاده می‌کنند. ولی این فرض به دلیل مشکل نگاشت یک به چند بین تصاویر با تفکیک پذیری کم و زیاد به خوبی برقرار نیست. در این مقاله از بازیابی ماتریس کم رتبه استفاده شده است و نشان داده شده است که در این فضای جدید، هندسه محلی بهبود می‌یابد و یا یه عبارتی دیگر مشکل نگاشت یک به چند کاهش می‌یابد. در این راستا تکه تصاویر را خوشه‌بندی کرده‌و از ابرتفکیک پذیری مبتنی بر خمینه‌ای استفاده شده است که از نمایش تنک بهره می‌برد و هیچ تلاشی برای کاهش مشکل نگاشت یک به چند انجام نداده است. طبق نتایج پیاده‌سازی، استفاده از بازیابی ماتریس کم رتبه، کارایی ابرتفکیک پذیری را نسبت به زمانی که از آن استفاده نمی‌شود و فقط خوشه‌بندی انجام می‌شود، بهبود می‌دهد. معیارهای ارزیابی استفاده شده، نسبت سیگنال به نویز، RMSE و کیفیت دیداری است.