残差字典学习的快速图像超分辨率算法

摘要：

针对基于自学习和稀疏表示的快速单图像超分辨率重建图像伪影明显、执行效率低的问题,提出了残差字典学习的快速图像超分辨率算法,以消除伪影,提高重建速度.通过采用基于外部图像集的高频残差图来训练字典,以降低字典训练的复杂度,并增强字典对高频信息的表达,消除重建伪影.同时,针对稀疏表示求解复杂度较高的问题,采用基于Cholesky分解的正交匹配追踪算法快速求解出稀疏系数,联合高频残差字典实现超分辨率重建,并对稀疏重建的高频图像使用迭代反投影进一步改善图像质量,极大地提高了算法的执行效率及图像重建效果.实验结果表明,该算法较传统算法在峰值信噪比和视觉效果上有所提升,运行速度快,重建图像的纹理特征和质量都得到了增强.

关键词：超分辨率、高频残差字典、正交匹配追踪算法、迭代反投影

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61402053;the Scientific Research Fund of Education Department of Hunan Province under Grant No. 16A008;the Scientific Research Fund of Transportation Department of Hunan Province under Grant No. 201446;the Postgraduate Scientific Research Innovation Fund of Hunan Province under Grant No. CX2017B4862017年湖南省研究生科研创新项目;the Postgraduate Course Construction Fund of Changsha University of Science and Technology under Grant No. KC2016112016年长沙理工大学研究生课程建设项目;the Project of Education Department of Hunan Province under Grant No. 15C0055

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1305-1314