用支持向量回归法实现单帧图像超分辨率重建

发布时间：2017-07-20 19:25

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【摘要】：由于一些传统的超分辨率重建算法学习多幅不同类别的图像仍无法获得好的重建效果,本文提出了一种基于支持向量回归机和光栅扫描的单帧图像超分辨率重建算法。该算法首先采用光栅扫描法对一组高低分辨率训练图像提取图像块,从块中分别抽取输入向量和标签像素。利用Log算子判断这些块是属于高频空间还是低频空间,从而构建高低频空间向量对并对其进行优化。然后,用支持向量回归机(SVR)工具训练优化后的向量对,得到高低频空间下的两个字典;抽取测试低分辨率图像中的块并得到高低频空间下的输入向量,利用SVR工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像。最后,对图像进行后处理得到最终的超分辨率图像。与其它算法的对比实验表明:提出的算法具有较好的视觉效果。特别在放大倍数为2时,提出的算法在不同图像上的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)值较双三次插值法分别提高了3.1%~5.3%和1.5%~8.1%。得到的结果显示提出的算法获得了更好的重建效果。
【作者单位】： 天津理工大学天津市薄膜电子与通信器件重点实验室;
【关键词】： 超分辨率重建 单帧图像 支持向量回归机 Log算子 光栅扫描
【基金】：天津市应用基础与前沿技术研究计划青年基金资助项目(No.14JCQNJC00900)
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 1引言高分辨率(HR)图像在工业应用、视频监控、卫星监测等大量应用场合中的需求很大。然而实际生活中由于成本,环境以及自然条件的限制,得到的图像大部分是低分辨率(LR)的,并不能满足人们的需求,所以许多学者致力于利用图像处理算法获取HR图像。在近年来得益于机器学习理论的

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本文编号：569650