基于自相似性与稀疏表示的超分辨率算法

摘要：

目的 为了解决当前稀疏表示的超分辨率算法效果依赖参与训练的数据的问题,结合图像的自相似性,提出一种基于自相似性与稀疏表示相结合的超分辨率算法.方法 算法利用图像的多维自相似性,构建多维图像金字塔,采用改进的相似块搜索策略,得到对应的高低分辨率图像块作为训练样本,然后对样本进行字典训练,最后根据稀疏表示得到超分辨率图像.结果 实验结果显示,文中算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)上优于其他算法,对于实验图像而言,PSNR平均提升了0.5 dB.结论 提出的超分辨率算法未引入外部数据库,具有较好的效果,能够用于超分辨率重建.

关键词：自相似性、图像金字塔、字典训练、稀疏表示

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：南充市科技战略合作项目18SXHZ0041;南充市科技战略合作项目NC17SY4001;西南石油大学科研“启航计划”2015QHZ027

在线出版日期：2019-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：231-237