基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建

摘要：

单幅图像放大是一个病态问题.本文利用图像局部结构的自相似性和可传递性,结合非下采样Contourlet 变换(NSCT)的优点,提出一种基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建方法.首先采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解,得到用于学习的低通子带对和各带通方向子带对,再利用图像自类推技术生成高分辨率的低通子带和各带通方向子带,最后进行NSCT重构得到超分辨率重建的图像.实验结果表明,该方法可以独立进行,摆脱一般方法对训练集合的依赖,并且较一般的图像类推算法速度大为加快,能产生更为合理的细节,视觉边缘更清晰,图像更逼真.

关键词：图像处理、超分辨率、非下采样Contourlet变换、图像类推

所属期刊栏目：33

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金60972101,60872096;疏浚技术教育部工程研究中心开放基金HDCN08002;江苏省社会发展科技项目资金BS2007058资助课题

在线出版日期：2012-03-30（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：2881-2887