基于SVR和PCA的超分辨率图像恢复算法应用研究

• 作者: 周锦程 王丹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1980-1982
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.101

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.