多尺度自相似融合图像超分辨率重建

发布时间：2021-02-15 15:03

　　为提高低分辨率图像超分辨率重建的精度和效率,提出一种多尺度自相似融合图像超分辨率重建算法。该方法在锚定邻域回归（ANR）方法的基础上引入自相似矩阵,使图像边缘更加清晰;利用多层小波变换构建多尺度串联模型,实现小波域的不同尺度图像的多层超分辨率重建;增加训练字典原子数和邻域数,采用分层搜索匹配策略进行低分辨率图像块与锚点的匹配以减少图像重建时间。实验结果表明:该方法重建的图像边缘和细节更清晰,边缘重影和阶梯效应明显削弱,PSNR值提高约1 dB,且重建时间有所减少。 

【文章来源】：实验技术与管理. 2020,37(02)北大核心

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化卷积神经网络的图像超分辨率重建[J]. 王民,刘可心,刘利,杨润玲.  激光与光电子学进展. 2017(11)
[2]自外而内的单幅图像超分辨率复原算法[J]. 郑向涛,袁媛,卢孝强.  光学学报. 2017(03)



本文编号：3035056