基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建

被引：16

作者：

杨爱萍

钟腾飞

何宇清

机构：

[1] 天津大学电子信息工程学院

来源：

天津大学学报(自然科学与工程技术版) | 2015年 / 48卷 / 01期

关键词：

超分辨率; 半耦合字典学习; 分类稀疏表示; 非局部相似性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量.

引用

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