基于SVM预分类学习的图像超分辨率重建算法

• 作者: 左健民 汤嘉立 黄陈蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超分辨率重建 支持向量机(SVM) 颜色特征 样本学习
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3151-3153,3175
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.08.092

摘要

针对一般基于范例学习超分辨率重建算法的图像块误匹配和运算复杂度高等问题,提出了一种基于支持向量机预分类学习的算法.通过在匹配搜索前使用SVM筛选出与重建目标图像颜色特征相似的样本子库,保证了精确匹配搜索过程中样本块与输入低分辨率图像块内容之间的相关性,大大减少了误匹配现象,从而提 高了图像重建质量.实验结果表明,算法的重建效果优于基于范例学习的算法,并在保证重建精度的前提下有效提高了算法运行速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄陈蓉	南京工程学院计算机工程学院	51	347	11.0	16.0
2	左健民	江苏大学机械工程学院	8	36	3.0	5.0
4	汤嘉立	江苏大学机械工程学院	15	87	6.0	9.0