基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

被引：6

作者：

周圆

王爱华

陈莹

侯春萍

机构：

[1] 天津大学电气自动化与信息工程学院

来源：

天津大学学报(自然科学与工程技术版) | 2017年 / 50卷 / 04期

关键词：

超分辨率重建; 稀疏表示; 联合特征图像块; 立体图像; 联合字典学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.

引用

页码：377 / 384

页数：8

共 4 条

[1]

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 [J].