發(fā)布時間：2017-10-15 09:36

  本文關(guān)鍵詞：基于低秩矩陣和字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建

  更多相關(guān)文章： 低秩矩陣 圖像分解 稀疏表示 字典學(xué)習(xí) 超分辨率

【摘要】：基于稀疏表示和字典學(xué)習(xí)的超分辨率重建算法沒有對圖像進(jìn)行分解,直接將整幅圖像的信息都進(jìn)行了學(xué)習(xí)重建.由低秩矩陣?yán)碚撝?可將圖像分解成低秩部分和稀疏部分.根據(jù)圖像各部分信息的特征分別用不同的方法進(jìn)行超分辨率重建,將能更加有效地利用圖像的特征.據(jù)此提出了一種基于低秩矩陣和字典學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法.該方法首先通過對圖像進(jìn)行低秩分解得到圖像的低秩部分和稀疏部分,圖像的低秩部分保留了圖像的大部分信息.算法只對圖像的低秩部分通過字典學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行超分辨率重建,圖像的稀疏部分則不參與學(xué)習(xí)重建,而是采用雙三線性插值的方法進(jìn)行重建.實(shí)驗(yàn)分析表明,圖像的重建質(zhì)量有所提升,同時減少了一定的重建時間,提升了算法的運(yùn)行速度.與現(xiàn)有算法比較,在視覺效果、峰值信噪比、算法運(yùn)行速度等方面均獲得了更好的結(jié)果.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)信息科學(xué)研究所;現(xiàn)代信息科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京交通大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 低秩矩陣 圖像分解 稀疏表示 字典學(xué)習(xí) 超分辨率
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2014AA015202) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61073079;61272028) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2013JBZ003) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20120009110008) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃基金項(xiàng)目(NCET-12-0768);教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(IRT201206)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： This work was supported by the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(2014AA015202),the National Natural Science Foundation of China(61073079,61272028),the Fundamental Research Funds forthe Central Universities(20

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