广义非局部均值和自相似性的超分辨率算法

• 作者: 吴炜 周寿桓 张莹莹 郑成林
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 图像处理 基于学习的超分辨率 非局部平均算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 100-107
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.04.018

摘要

提出一种利用广义非局部均值和自相似性的图像超分辨率算法。该算法不仅利用图像的自相似性将低分辨率图像与其下采样图像作为一个训练库，而且利用非局部平均算法的良好特性提高复原图像的质量。该算法首先提取低分辨率图像的高斯差特征系数，然后利用广义非局部平均算法来估计待复原图像丢失的高频细节，获得高分辨率图像。实验结果表明，该算法对图像取得较好的复原效果，复原出的高分辨率图像更接近于真实图像，与其他方法相比，具有更好的主观和客观质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周寿桓	四川大学电子信息学院	55	245	7.0	13.0
2	吴炜	四川大学电子信息学院	82	916	17.0	25.0
3	郑成林		1	10	1.0	1.0
4	张莹莹	四川大学电子信息学院	8	24	4.0	4.0