基于Haar小波域自学习的图像超分辨率方法

• 作者: 杨宇翔 汪增福
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: Haar小波变换 Bp神经网络 自相似性 超分辨率
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 1133-1137
• 分类号: TP391
• 字数: 4816字
• 语种: 中文

摘要

图像超分辨率重构是指由低分辨率图像来获得高分辨率图像的过程.为了能够有效的重构出高分辨率图像,提出一种基于Haar小波域自学习的图像超分辨率重构算法.该算法将高分辨率图像通过Haar小波变换后得到的近似子块L与已知的低分辨率图像联系起来,然后通过Bp神经网络来自学习Haar小波变换细节子块之间相近的自相似性,从而预测出高分辨率图像通过Haar小波变换后的三个细节子块H,V和D.最后由逆Haar小波变换重构高分辨率图像.实验表明由该算法重构的高分辨图像有很好的视觉效果和峰值信噪比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪增福	中国科学技术大学自动化系	105	929	17.0	24.0
2	杨宇翔	中国科学技术大学自动化系	3	14	2.0	3.0