【摘要】：目的圖像超分辨率算法在實(shí)際應(yīng)用中有著較為廣泛的需求和研究。然而傳統(tǒng)基于樣本的超分辨率算法均使用簡(jiǎn)單的圖像梯度特征表征低分辨率圖像塊,這些特征難以有效地區(qū)分不同的低分辨率圖像塊。針對(duì)此問(wèn)題,在傳統(tǒng)基于樣本超分辨率算法的基礎(chǔ)上,提出雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)低分辨率與高分辨率圖像塊相似度進(jìn)行圖像超分辨率的算法。方法首先利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到有效的低分辨率與高分辨率圖像塊之間相似性度量,然后根據(jù)輸入低分辨率圖像塊與高分辨率圖像塊字典基元的相似度重構(gòu)出對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像塊。結(jié)果本文算法在Set5和Set14數(shù)據(jù)集上放大3倍情況下分別取得了平均峰值信噪比(PSNR)為32.53 d B與29.17 d B的效果。結(jié)論本文算法從低分辨率與高分辨率圖像塊相似度學(xué)習(xí)角度解決圖像超分辨率問(wèn)題,可以更好地保持結(jié)果圖像中的邊緣信息,減弱結(jié)果中的振鈴現(xiàn)象。本文算法可以很好地適用于自然場(chǎng)景圖像的超分辨率增強(qiáng)任務(wù)。
[Abstract]:Objective Image super-resolution algorithm has a wide range of requirements and research in practical application. However, traditional sample-based super-resolution algorithms use simple image gradient features to represent low-resolution image blocks, which are difficult to effectively distinguish different low-resolution image blocks. In order to solve this problem, based on the traditional sample super-resolution algorithm, a two-channel convolution neural network algorithm is proposed to learn the similarity between low-resolution and high-resolution image blocks for image super-resolution. Methods the effective similarity measurement between low resolution and high resolution image blocks was obtained by using deep convolution neural network learning. Then the corresponding high-resolution image block is reconstructed according to the similarity between the input low-resolution image block and the high-resolution image block dictionary primitive. Results the average peak signal-to-noise ratio (PSNR) of Set5 and Set14 datasets was 32. 53 dB and 29. 17 dB, respectively. Conclusion the algorithm solves the super-resolution problem from the point of view of similarity learning between low resolution and high resolution image blocks, which can better maintain the edge information in the resulting image and weaken the ringing phenomenon in the result. The algorithm in this paper can be well applied to the task of super-resolution enhancement of natural scene images.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所智能感知與計(jì)算研究中心;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)基金項(xiàng)目(2012CB316302) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61322209,61175007)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：2497080