基于多尺度结构自相似性的超分辨率算法

摘要：

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种图像结构自相似性广泛存在于自然图像中.提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super Resolution,SR)算法,该算法不依赖于外界图像,仅在原始图像的多尺度图像中搜索低分辨率(Low Resolution,LR)图像块的最相似子块,并结合脊回归算法获得低分辨率图像块和相应高分辨率(High Resolution,HR)图像块的映射关系.此外,将原始图像进行旋转、翻转等操作,扩大内部图像块的样本空间.大量的对比实验表明,本文所提算法有效地提高了峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和图像可视效果.

关键词：超分辨率、结构自相似性、多尺度、脊回归

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61701101,61603080,U1713216,61702247

在线出版日期：2020-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：776-780