基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建

• 作者: 张彤 曾儿孟 莫建文 袁华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 图像块分类 多字典学习 映射函数 邻域嵌入
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 1394-1398,1425
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1394

摘要

针对单一冗余字典在稀疏表示图像超分辨率重建结果出现不清晰、伪影以及重建过程编码效率不高、运算时间过长的问题,提出一种基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建方法.该方法在传统稀疏表示的框架下,首先探索局部图像块的梯度结构信息,按梯度角度将训练样本块分类;然后为每个子类样本集学习高低分辨率字典对,再结合最近邻思想应用生成的字典,为每个子类计算从低分辨率块到高分辨率决映射的函数;最后将重建过程简化为输入块和映射函数的乘积,在保证提高重建质量的同时减少了图像重建的时间.实验结果表明,所提算法在视觉效果有较大的提升,同时与锚点邻域回归算法相比,评价参数峰值信噪比(PSNR)平均提高约0.4dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫建文	桂林电子科技大学信息与通信学院	73	664	13.0	22.0
2	袁华	桂林电子科技大学信息与通信学院	31	257	9.0	15.0
3	张彤	桂林电子科技大学机电工程学院	53	361	10.0	17.0
4	曾儿孟	桂林电子科技大学信息与通信学院	5	19	3.0	4.0