方向字典子图的初始邻域嵌入重构

发布时间：2017-08-16 13:40

  本文关键词：方向字典子图的初始邻域嵌入重构

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【摘要】：邻域嵌入超分辨率重构算法在空间邻域选取过程中,细节特征易被大幅度特征分量淹没,为此,提出了基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构算法.对输入图像及邻域利用方向字典进行稀疏分解,从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅度特征;同时,为降低多子图重构的运算量,通过随机森林机制,将输入图像在分类树森林中对应叶子节点图像子库的并集作为初始邻域,减小实际参与运算的图像库大小.实验结果表明,相对于邻域嵌入超分辨率算法,基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构的峰值信噪比值平均提升了1.095 9 d B,有效改善了重构效果;重构时间仅为邻域嵌入超分辨率的13.3%,降低了重构复杂度.
【作者单位】： 湖南科技学院电子与信息工程学院;华南理工大学电子与信息学院;嘉兴学院数理与信息工程学院;
【关键词】： 超分辨率重构 邻域嵌入 方向字典 随机森林
【基金】：湖南省教育厅科研项目(15C0592) 电路与系统重点学科建设项目 浙江省自然科学基金项目(LQ15F010008) 嘉兴市科技计划项目(2015AY11009)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 图像超分辨率(SR,super resolution)重构算法利用数字信号处理方式,通过补偿低分辨率(LR,low resolution)图像细节信息,以获得高分辨率(HR,high resolution)图像,其在生物医学成像、安防监控和军事目标监测等领域有重要影响[1].单幅图像的SR重构算法根据先验知识来源可分为:1)

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本文编号：683647