基于低秩矩阵和字典学习的图像超分辨率重建

发布时间：2017-10-15 09:36

  本文关键词：基于低秩矩阵和字典学习的图像超分辨率重建

  更多相关文章： 低秩矩阵 图像分解 稀疏表示 字典学习 超分辨率

【摘要】：基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法没有对图像进行分解,直接将整幅图像的信息都进行了学习重建.由低秩矩阵理论知,可将图像分解成低秩部分和稀疏部分.根据图像各部分信息的特征分别用不同的方法进行超分辨率重建,将能更加有效地利用图像的特征.据此提出了一种基于低秩矩阵和字典学习的超分辨率重建方法.该方法首先通过对图像进行低秩分解得到图像的低秩部分和稀疏部分,图像的低秩部分保留了图像的大部分信息.算法只对图像的低秩部分通过字典学习的方法进行超分辨率重建,图像的稀疏部分则不参与学习重建,而是采用双三线性插值的方法进行重建.实验分析表明,图像的重建质量有所提升,同时减少了一定的重建时间,提升了算法的运行速度.与现有算法比较,在视觉效果、峰值信噪比、算法运行速度等方面均获得了更好的结果.
【作者单位】： 北京交通大学信息科学研究所;现代信息科学与网络技术北京市重点实验室(北京交通大学);
【关键词】： 低秩矩阵 图像分解 稀疏表示 字典学习 超分辨率
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2014AA015202) 国家自然科学基金项目(61073079;61272028) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(2013JBZ003) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120009110008) 教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-12-0768);教育部创新团队发展计划基金项目(IRT201206)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： This work was supported by the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(2014AA015202),the National Natural Science Foundation of China(61073079,61272028),the Fundamental Research Funds forthe Central Universities(20

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本文编号：1036405