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题名基于组稀疏表示的在线单帧图像超分辨率算法
被引量：3
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作者
李键红
吴亚榕
吕巨建
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机构
广东外语外贸大学语言工程与计算实验室
仲恺农业工程学院科学技术处
广东技术师范学院计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期312-318,共7页
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基金
广东省科技计划项目(2016A020210131
2016A070712020)
语言工程与计算实验室项目(LEC2016ZBKT004)资助
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文摘
基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于组稀疏表示的在线图像超分辨率重建算法。该方法引入组稀疏理论,仅利用输入的低分辨率图像作为样本来构建组稀疏字典,通过结合组稀疏性和几何对偶性来构建超分辨率图像算法的成本函数,并使用提出的一种迭代的方法进行求解。实验表明,该算法在视觉观察和参数比较上都优于当前主流的超分辨率算法。
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关键词
组稀疏表示
单帧图像超分辨率
正交匹配追踪
字典学习
迭代优化
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Keywords
Group sparse representation
Single image super-resolution
Orthogonal matching pursuit
Dictionary lear-ning
Iterative optimization
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于最大化自相似性先验的盲单帧图像超分辨率算法
被引量：1
- 2
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作者
李键红
吕巨建
吴亚榕
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机构
广东外语外贸大学语言工程与计算实验室
广东技术师范学院
仲恺农业工程学院科学技术处
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期147-151,156,共6页
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基金
广东省科技计划项目(2016A020210131)
广州市科技计划项目(201609010032)
语言工程与计算实验室项目(LEC2016ZBKT004)资助
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文摘
图像的自相似性质和图像质量之间存在着密切的关系,清晰的自然图像中几乎所有的图像片都在其自身或较低尺度内存在着重复。然而,在存在噪声或模糊等降质处理的图像中,这一性质明显减弱。针对这一现象,提出一种最大化自相似性先验的盲单帧图像超分辨率算法。该算法通过迭代计算求解超分辨率图像和降质过程的模糊核,使得到的超分辨图像中的任一图像片在输入的低分辨率图像中都以最大的概率存在。这一算法不仅能够准确地计算降质过程的模糊核,得到高质量的高分辨率图像,而且其先验知识随着输入图像的不同而自动进行调整,使得算法具有更强的鲁棒性。大量实验表明,该算法的PSNR,SSIM参数结果较主流算法都有着明显的优势。
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关键词
单帧图像超分辨率
盲超分辨率
自相似
成像模型
概率密度函数
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Keywords
Single image super-resolution
Blind super-resolution
Self-similarity
Imaging model
Probability density function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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