基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法

• 作者: 孙卫东 潘宗序 禹晶 肖创柏
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 码本映射 字典学习 结构自相似性
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1032-1038
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5458字
• 语种: 中文

摘要

图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性。为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法。首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典；然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项；最后通过求解含有非局部约束项的 l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块。该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率；利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量。实验结果表明,与LLE, ScSR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖创柏	北京工业大学计算机学院	84	661	12.0	24.0
2	孙卫东	清华大学电子工程系	52	471	10.0	20.0
3	禹晶	清华大学电子工程系	13	537	8.0	13.0
4	潘宗序	清华大学电子工程系	5	141	5.0	5.0