基于SVR和PCA的超分辨率图像恢复算法应用研究

摘要：

利用单幅低分辨率图像重构超分辨率图像的算法中,通常基于样本库进行图像重构,而这类算法效率较低.提出了一种利用SVR和PCA进行特征压缩的图像重构算法,其基本思路是将训练图像分解成若干个基本小块作为样本库；然后利用PCA对低分辨率图像基本小块进行降维处理,并将得到的主成分系数作为特征加以训练,在识别和重构过程中,将待恢复图像进行回归分析,找到相应的超分辨率图像块,然后进行重构.实验结果表明,本文方法较其他算法有更优的恢复结果,并能同时保证较好的实时处理特性,很好地逼近了原始的真实图像.

关键词：高分辨率图像恢复、支持向量回归机、主成分分析法、小波变换

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省自然科学基金资助项目黔教科2009064;黔南民族师范学院科研项目qnsy201001

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1980-1982