基于双层混合字典学习的图像超分辨率复原

• 作者: 李志全 王志斌 郭士亮 马莹
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 字典学习 超分辨率 稀疏表示 双层混合
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 233-237,242
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3713字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2014.03.008

摘要

提出了一种新的字典学习法用于图像的超分辨率复原，即双层混合字典。其中，第一层字典采用半耦合字典，确保了复原过程的灵活性和准确性，并结合稀疏表示算法得到第一层复原图像；为了不影响算法的整体运算速度，第二层字典采用分类字典，并利用原始图像与第一层复原图像的差值作为高分辨率样本，以便能恢复更多的高频细节。实验结果表明，本算法与传统的基于单一字典的图像超分辨率算法相比，无论是在视觉效果上，还是峰值信噪比（PSNR）指标，都取得了更为理想的效果，有效地改善了降质图像的质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志全	燕山大学电气工程学院	201	1342	17.0	24.0
2	王志斌	燕山大学电气工程学院	52	295	10.0	13.0
3	郭士亮	燕山大学电气工程学院	15	60	6.0	7.0
4	马莹	燕山大学电气工程学院	4	54	2.0	4.0