基于局部回归和自相似性的图像超分辨率重建

摘要：

近年来，基于样本的图像超分辨率重建逐渐成为研究热点，该算法一般利用外部训练样本，测试图像与训练样本的相似度在一定程度上影响着重建结果。针对此类问题，提出一种基于局部回归和自相似性的图像超分辨率重建算法。应用不同尺度图像间的自相似特性，对图像块建立一阶回归模型完成重建的算法，充分利用图像自身信息，并用稀疏表示的方法替代遍历搜索自相似块的方法，可以在自相似块不足的情况下保证重建质量。实验结果表明，该算法的重建质量较高，可以一定程度减少外部训练样本带来的虚假高频问题，且在重建质量与重建时间上有着较好的折中。

关键词：超分辨率、自相似性、局部回归、字典学习、稀疏表示

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目61501260;江苏省自然科学基金项目BK20130867,BK20140891;江苏省高校自然科学基金项目13KJB510020;江苏省普通高校研究生科研创新计划CXLX120474

在线出版日期：2016-11-04（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：17-21