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The performance of an OMR (Optical Music Recognition) system is usually determined by the characterizing features of the input music score images. Low resolution is one of the main factors leading to degraded image quality. In this paper, we handle the low-resolution problem using the super-resolution technique. We propose the use of a deep neural network with instance normalization to improve the quality of music score images. We apply instance normalization which has proven to be beneficial in single image enhancement. It works better than batch normalization, which shows the effectiveness of shifting the mean and variance of deep features at the instance level. The proposed method provides an end-to-end mapping technique between the high and low-resolution images respectively. New images are then created, in which the resolution is four times higher than the resolution of the original images. Our model has been evaluated with the dataset “DeepScores” and shows that it outperforms other existing methods.
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Nasrollahi / 2014 / Super-resolution:A comprehensive survey / Machine Vision and Applications 25:1423~1468
Yang / 2014 / Single-image super-resolution: A benchmark / European Conference on Computer Vision (ECCV) 4:372~386
Borman / 1998 / Super-Resolution from Image Sequences - A Review / Midwest Symposium on Circuits and Systems :374~378
Farsiu / 2004 / Fast and robust multiframe super-resolution / IEEE Transactions on Image Processing 13:1327~1344
Ankit Lat / 2018 / Enhancing OCR Accuracy With Super Resolution / International Conference on Pattern Recognition (ICPR) :3162~3167
Yang / 2014 / Single-image super-resolution: A benchmark / European Conference on Computer Vision (ECCV) 4:372~386
Borman / 1998 / Super-Resolution from Image Sequences - A Review / Midwest Symposium on Circuits and Systems :374~378
Farsiu / 2004 / Fast and robust multiframe super-resolution / IEEE Transactions on Image Processing 13:1327~1344
Ankit Lat / 2018 / Enhancing OCR Accuracy With Super Resolution / International Conference on Pattern Recognition (ICPR) :3162~3167
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