本文關(guān)鍵詞：高斯隸屬度優(yōu)化的超分辨率隨機森林學(xué)習(xí)算法

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【摘要】：隨機森林學(xué)習(xí)算法是一種有效的單圖像超分辨率方法,然而其決策函數(shù)是確定的二值函數(shù),這對某些圖像塊的確定性劃分并不是最優(yōu)的選擇。為提升單圖像超分辨率性能,采用高斯隸屬度函數(shù)構(gòu)建隨機森林各決策節(jié)點的決策函數(shù),將決策函數(shù)的輸出值由0和1的確定值轉(zhuǎn)換到0~1之間的概率值,并在葉節(jié)點上依據(jù)數(shù)據(jù)劃分路徑上各決策節(jié)點概率的乘積進(jìn)行預(yù)測,依據(jù)最小經(jīng)驗冒險準(zhǔn)則學(xué)習(xí)決策參數(shù),使隨機森林能更好學(xué)習(xí)不同的樣本數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明,與隨機森林學(xué)習(xí)等目前主流單圖像超分辨率方法相比,該方法可以提升超分辨率圖像的峰值信噪比,同時運算效率與傳統(tǒng)隨機森林學(xué)習(xí)算法相當(dāng)。
【作者單位】： 江西環(huán)境工程職業(yè)學(xué)院通訊與信息學(xué)院;江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 隨機森林學(xué)習(xí) 單圖像超分辨率 決策函數(shù) 高斯隸屬度函數(shù) 經(jīng)驗冒險
【基金】：江西省教育廳青年科學(xué)基金項目(No.GJJ14455)
【分類號】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 1引言為了提高圖像或者圖像序列的分辨率,常使用超分辨率(Super Resolution,SR)技術(shù),該技術(shù)可以克服低端采集設(shè)備的分辨率限制,是計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究課題[1]。依據(jù)圖像源的數(shù)量不同,可以將SR技術(shù)分為多圖像超分辨率和單圖像超分辨率(Single Image SuperResolution,SISR)

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本文編號：524422