基于梯度特征的稀疏表示超分辨率恢复

• 作者: 于建 郭春生
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 梯度特征 稀疏表示 超分辨率恢复 字典学习
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TN913
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2013.03-005

摘要

该文提出了一种基于梯度特征的稀疏表示超分辨率恢复算法,通过使用梯度特征来表征低分辨率图像特征,提高了特征描述的鲁棒性；然后采用一种分离的训练方式来分别训练低分辨率和高分辨率字典,保证了低分辨率和高分辨率字典表示图像的对应性.实验结果表明,提出的算法能够直接对单张图像做超分辨率恢复,同时保留较多的高频成分,仿真结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭春生	杭州电子科技大学通信工程学院	48	240	8.0	14.0
2	于建	杭州电子科技大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0