基于学习的单幅彩色图像超分辨率重建

摘要：

为了解决单幅彩色图像超分辨率重建中以最常用的欧几里得最小距离来选择最相似块进行重建可能带来的块效应等视觉效果不佳的问题以及由于训练样本较少可能出现最近邻块和待复原块之间误匹配问题，提出在重构算法中引入权值融合机制。通过最小化局部重建误差来计算 K个最近邻域块的重建权数，可提升输出图像的高频成分，有效地改善了图像的全局效果，并且将重建后的高频细节作为训练样本再次进行重建以得到更高的图像峰值信噪比（ PSNR）。实验结果表明，取4个最近邻块且加权系数依次分别为0.70、0.20、0.05、0.05时重建出的高频细节相对最完整和丰富。

关键词：彩色图像超分辨率、基于学习、加权、迭代

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京印刷学院校级重点项目 Ea201507；北京市教委科研计划项目KM201410015005

在线出版日期：2015-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75