基于边缘检测和分类字典的超分辨率重建算法

• 作者: 崔子冠 朱秀昌 李欣 陈杰
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨重建 字典学习 边缘检测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与视频编码专题
• 页码范围: 27-34
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73|TP391.4
• 字数: 6345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.03.004

摘要

基于字典学习的图像超分辨重建算法是近年来的研究热点.针对单一字典难以准确地表示各种不同类型图像块的问题,文中提出一种基于边缘检测和分类字典学习的超分辨重建算法,通过对预采集的样本图像块数据集进行分类,训练得到紧的子字典,对于给定的测试图像块自适应地选择相应的子字典,完成图像的超分辨重建.考虑到低分辨图像丢失的主要是高频细节,故通过边缘检测的方法,将图像中的边缘块进行字典学习的超分辨重建,而非边缘块采用简单的插值算法.与目前基于字典学习的超分辨重建算法相比,文中算法有效地保证重建图像的质量,并大大减少运算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱秀昌	南京邮电大学通信与信息工程学院	193	1476	17.0	28.0
2	崔子冠	南京邮电大学通信与信息工程学院	30	182	8.0	12.0
3	李欣	南京邮电大学通信与信息工程学院	23	181	6.0	13.0
4	陈杰	南京邮电大学通信与信息工程学院	20	233	7.0	15.0