發(fā)布時間：2017-07-29 05:06

  本文關鍵詞：基于圖像塊迭代和稀疏表示的超分辨率圖像重建算法

  更多相關文章： 稀疏表示 形態(tài)成分分析 字典學習 K-奇異值分解 正交匹配追蹤

【摘要】：針對待復原圖像內容間差異和重建速度緩慢的問題,提出基于圖像塊迭代分類和稀疏表示的超分辨率圖像重建算法。首先,根據(jù)閾值把圖像迭代分塊為三種不同形態(tài)。然后,對三種形態(tài)分別處理:在重建時,對4N×4N塊利用雙三次插值(BI)算法重建;對2N×2N塊由K-奇異值分解(K-SVD)算法得到對應的高、低分辨率字典,通過正交匹配追蹤(OMP)算法重建;對N×N塊用形態(tài)成分分析(MCA)法分解為平滑層和紋理層,然后由各層相應的字典對通過OMP算法重建。將所提方法與基于稀疏基的方法、基于MCA的方法和基于兩級與分頻帶字典的方法相比,所提算法在主觀視覺效果、評測指標和重建速度上都有明顯的改善。實驗結果表明,該方法在圖像的邊緣塊和不規(guī)則區(qū)域獲得了更為精細的細節(jié),重建效果更明顯。
【作者單位】： 天津工業(yè)大學電子與信息工程學院;
【關鍵詞】： 稀疏表示 形態(tài)成分分析 字典學習 K-奇異值分解 正交匹配追蹤
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61405144)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像超分辨率是指利用一幅低分辨率(Low Resolution,LR)圖像或者圖像序列,重構出具有高像素密度并且包含更多細節(jié)的高分辨率(High Resolution,HR)圖像。圖像超分辨率重建技術作為一種無需改善硬件設備,卻可顯著提高圖像質量的方法,在視頻監(jiān)控、醫(yī)學成像、圖像壓縮、高清

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本文編號：587546