利用鉴别典型相关的超分辨率稀疏重构方法

发布时间：2018-01-20 03:36

本文关键词： 超分辨率典型相关分析近邻选择稀疏表示　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对典型相关分析没有充分利用样本的类标签信息且在相关子空间选择近邻时需人工设值的问题,提出一种改进的超分辨率重构方法.首先利用鉴别典型相关分析最大化高、低分辨率图像在投影空间下的相关性;其次在相关子空间重构时采用稀疏表示动态选择近邻样本,并逐步得到测试图像对应的高分辨率图像;最后加上残差图像得到最终的恢复图像.实验结果表明,该方法在视觉和峰值性噪比、结构相似性指标的测评值上都有更好的效果.
[Abstract]:To solve the problem that the canonical correlation analysis does not make full use of the class label information of the sample and needs to set the value manually when selecting the nearest neighbor in the correlation subspace. An improved super-resolution reconstruction method is proposed. Firstly, the discriminant canonical correlation analysis is used to maximize the correlation between high and low resolution images in projection space. Secondly, the sparse representation is used to dynamically select the nearest neighbor samples when the correlation subspace is reconstructed, and the high resolution image corresponding to the test image is obtained step by step. Finally, the final restored image is obtained by adding residual image. The experimental results show that the proposed method is more effective in evaluating the visual, peak-to-noise ratio and structural similarity index.
【作者单位】：江南大学物联网工程学院;轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学);
【基金】：国家自然科学基金(61305017) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_1169) 江苏高校优势学科建设工程资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 超分辨率(super resolution,SR)是一种采用硬件或软件的方法来提高图像分辨率的新兴技术,一般通过软件算法的方式将已有的低分辨率(lowresolution,LR)图像转换成高分辨率(high resolution,HR)的图像[1].采用SR技术,可以在不改变成像系统的前提下,提高图像的空间分辨率.SR技术

【相似文献】