基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法

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,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中。本文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,该算法结合了压缩感知框架与图像结构自相似性,利用非局部方法和基于图像金字塔的K-SVD字典学习方法,将蕴含在相同尺度和不同尺度相似图像块中的附加信息在压缩感知的框架下加入到重构图像中。本文算法的优势在于,它仅借助于单幅低分辨率图像自身所蕴含的信息,实现了空间分辨率的提升。实验表明,与CSSS 算法和ASDSAR 算法相比,本文算法更有效地提升了遥感图像的空间分辨率。

关键词：超分辨率、结构自相似性、多尺度、压缩感知、非局部方法

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61171117;国家科技支撑计划项目2012BAH31 B01;北京市教育委员会科技计划重点项目KZ201310028035资助@@@@Supported by National Natural Science Foundation of China61171117;National Science and Technology Pillar Program of China2012BAH31B01;Key Project of the Science and Technology Development Program of Beijing Education Com-mittee of ChinaKZ201310028035

在线出版日期：2014-05-15（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：594-603