基于灵活 LBP 纹理字典构造及多特征描述的改进 SCSR 算法

摘要：

针对超分辨率重构字典对结构区分度不够、在最优匹配原子搜索中耗时太长的问题，提出了一种多特征联合的分级字典（MFJD）．首先，分别用边缘块梯度特征和纹理块局部二值模式（LBP）特征来构建两种分类字典，用于逼近不同类型结构；其次，采用树结构来聚类原子，实现同一字典下的快速原子匹配；最后，引入双边总变分（BTV）正则项来约束重构结果．实验表明：与经典稀疏编码超分辨率重构（SCSR）算法相比，MFJD 多特征联合的分级字典使重构图像的 PSNR 值提高了0．2424 dB，使平均结构相似度（MSSIM）和特征相似度（FSIM）分别提高了0．0043和0．0056；由于结构分类字典维数降低，重构时间降至 SCSR 算法的22．77％．

关键词：超分辨率重构、结构分类、多特征描述、LBP 纹理、双边总变分

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471173

在线出版日期：2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：57-65