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基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原
被引量：
7
1
作者
刘哲
杨静
陈路
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期522-528,共7页
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的...
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。
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关键词
超分辨率图像复原
压缩感知
非局部自相似
非局部稀疏编码
单字典训练
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题名
基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原
被引量：
7
1
作者
刘哲
杨静
陈路
机构
西北工业大学理学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期522-528,共7页
基金
国家自然科学基金(61070138)资助课题
文摘
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。
关键词
超分辨率图像复原
压缩感知
非局部自相似
非局部稀疏编码
单字典训练
Keywords
Super-resolution image restoration
Compressive Sensing （CS）
Nonlocal self-similarity
Nonlocal sparse coding
Single dictionary training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原
刘哲
杨静
陈路
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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