增强稀疏编码的超分辨率重建

• 作者: 乐翔 刘小芳 李民 程建 罗环敏
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辫率 基于学习 稀疏编码 稀疏字典 稀硫K-SVD
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 127-133
• 分类号: TP391
• 字数: 526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2011.01.024

摘要

本文提出一种基于稀疏字典编码的超分辫率方法.该方法有效地建立高、低分辫率图像高频块间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导基于稀疏字典的超分辫率重建.较超完备字典,稀疏字典对先验知识的表达更紧凑、更高效.字典训练过程中,本文选用高频信息作为高分辫率图像的特征,更有效地建立高、低分辫率图像决间的稀疏关联,所需的训练样本更少.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率.采用自然图像进行实验,与其它基于学习的超分辫率算法相比,重建图像的质圣更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程建	电子科技大学地表空间信息技术研究所	28	334	10.0	17.0
5	刘小芳	电子科技大学地表空间信息技术研究所	3	37	3.0	3.0
6	李民	电子科技大学地表空间信息技术研究所	8	203	6.0	8.0
10	罗环敏	电子科技大学地表空间信息技术研究所	8	132	5.0	8.0
11	乐翔	电子科技大学电子工程学院	6	174	4.0	6.0