基于联合非负字典学习的遥感图像超分辨重建

• 作者: 吴孔平 秦蒙 郭来功 魏巍
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 联合字典训练 稀疏表示 超分辨重建 遥感图像 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 271-276
• 页数: 6页
• 分类号: P391.41
• 字数: 4841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.08.048

摘要

针对图像的超分辨重建问题,提出一种基于联合非负字典学习的单幅图像超分辨重建算法,并将其用于遥感图像的超分辨重建.利用已有的高分辨图像,通过预处理得到高低分辨样本集.给出联合非负字典学习技术,并采用该技术对高低分辨样本集训练得到稀疏的高低分辨字典,使用高低分辨字典重建高分辨图像,并分析算法的计算复杂度.实验结果表明,与双三次插值法、联合字典训练算法、耦合字典训练算法相比,该算法在保证较好重建效果的同时需要较小的计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏巍	安徽理工大学电气与信息工程学院	10	39	4.0	6.0
2	吴孔平	安徽理工大学电气与信息工程学院	16	32	4.0	4.0
3	郭来功	安徽理工大学电气与信息工程学院	33	107	6.0	9.0
4	秦蒙	安徽理工大学电气与信息工程学院	2	6	2.0	2.0