基于BBT的邻域嵌入单帧图像超分辨率算法

• 作者: 陈跃辉 黄淼
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 k最近邻 平衡二叉树 高斯加权 邻域嵌入 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 129-135
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2016.05.027

摘要

为了更好地解决基于学习的超分辨率算法的邻域嵌入问题,提出了一种使用k最近邻和平衡二叉树的邻域嵌入算法,该算法分为训练阶段和测试阶段.训练阶段,构建HR图像块、LR图像块的映射和平衡二叉树.测试阶段,首先将输入的去噪LR图像分离高频成分;然后训练LR特征空间,利用k最近邻寻找LR图像对应的HR图像块;最后通过高斯加权重建HR图像块,并与先前分离的高频成分合并.实验采用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性度量(SSIM)和特征相似性度量(FSIM)评估算法的效果.从实验数据可以看出,提出的算法具有最高的PSNR值,SSIM值和FSIM值在大多数情况下高于其他算法,SSIM最高可达0.95,FSIM最高可达0.94.从实验结果图像可以看出,该算法的纹理保留得最好,图像自然丰富.此外,实验结果表明,该算法对高斯模糊和高斯噪声的鲁棒性也优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄淼	平顶山学院软件学院	41	148	6.0	10.0
2	陈跃辉		11	8	2.0	2.0