基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法

• 作者: 徐志京 花歆悦
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 超分辨率重建 稀疏字典 K-均值聚类算法 Newton-Raphson 迭代法
• 年，卷（期）: 2015,（13）
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3901字
• 语种: 中文

摘要

超分辨率重建通用方法中，图像分解后对应小波基只能有效稀疏表示单一成分，往往只侧重边缘成分而忽略了光滑成分等。针对这个问题，本文改进了一种基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法。该算法基于三种不同稀疏字典小波变换模型，运用一种基于 K-均值聚类算法的结构化字典训练法，并采用 Newton-Raphson 法进行迭代算法处理，实现声纳图像压缩感知的超分辨率重建。最后通过仿真实验，验证了此种算法的可行性和有效性。实验结果表明，该算法获得的超分辨率图像能够很好地重建并保持原图像的特征，能高效地改善并提高重建质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐志京	上海海事大学信息工程学院	33	156	8.0	11.0
2	花歆悦	上海海事大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0