基于图像块迭代和稀疏表示的超分辨率图像重建算法

发布时间：2017-07-29 05:06

  本文关键词：基于图像块迭代和稀疏表示的超分辨率图像重建算法

  更多相关文章： 稀疏表示 形态成分分析 字典学习 K-奇异值分解 正交匹配追踪

【摘要】：针对待复原图像内容间差异和重建速度缓慢的问题,提出基于图像块迭代分类和稀疏表示的超分辨率图像重建算法。首先,根据阈值把图像迭代分块为三种不同形态。然后,对三种形态分别处理:在重建时,对4N×4N块利用双三次插值(BI)算法重建;对2N×2N块由K-奇异值分解(K-SVD)算法得到对应的高、低分辨率字典,通过正交匹配追踪(OMP)算法重建;对N×N块用形态成分分析(MCA)法分解为平滑层和纹理层,然后由各层相应的字典对通过OMP算法重建。将所提方法与基于稀疏基的方法、基于MCA的方法和基于两级与分频带字典的方法相比,所提算法在主观视觉效果、评测指标和重建速度上都有明显的改善。实验结果表明,该方法在图像的边缘块和不规则区域获得了更为精细的细节,重建效果更明显。
【作者单位】： 天津工业大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 稀疏表示 形态成分分析 字典学习 K-奇异值分解 正交匹配追踪
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61405144)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言图像超分辨率是指利用一幅低分辨率(Low Resolution,LR)图像或者图像序列,重构出具有高像素密度并且包含更多细节的高分辨率(High Resolution,HR)图像。图像超分辨率重建技术作为一种无需改善硬件设备,却可显著提高图像质量的方法,在视频监控、医学成像、图像压缩、高清

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本文编号：587546