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Último grito en edición fotográfica Esta es la razón por la cuál no se puede creer en cualquier foto que se vé en internet! Este es un ejemplo perfecto de lo que un perto puede hacer con Adobe Photoshop La persona que elaboró estas fotos hizo un trabajo fantástico! COLETÂNEA

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Complementary therapy use reflects patients' and parents' underlying desire for greater selfcare and need of opportunities to address some of their concerns regarding NHS asthma care. Selfmanagement of chronic conditions is increasingly promoted within the NHS but with little attention to complementary therapy use as one strategy being used by patients and parents. With their desire for selfhelp, complementary therapy users are in many ways adopting the healthcare personas that current policies aim to encourage.

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Sparsity constrained single image super-resolution (SR) has been of much recent interest. A typical approach involves sparsely representing patches in a low-resolution (LR) input image via a dictionary of example LR patches, and then using the coefficients of this representation to generate the high-resolution (HR) output via an analogous HR dictionary. However, most existing sparse representation methods for super resolution focus on the luminance channel information and do not capture interactions between color channels. In this work, we extend sparsity based super-resolution to multiple color channels by taking color information into account. Edge similarities amongst RGB color bands are exploited as cross channel correlation constraints. These additional constraints lead to a new optimization problem which is not easily solvable; however, a tractable solution is proposed to solve it efficiently. Moreover, to fully exploit the complementary information among color channels, a dictionary learning method is also proposed specifically to learn color dictionaries that encourage edge similarities. Merits of the proposed method over state of the art are demonstrated both visually and quantitatively using image quality metrics.

Sparsity Based Super Resolution Using Color Channel Constraints

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