基于稀疏表示与线性回归的图像快速超分辨率重建

• 作者: 岑翼刚 张凤珍 赵志辉 赵瑞珍
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 线性回归 超分辨率 字典训练 稀疏表示 图像重建 特征训练 子空间 邻域嵌入
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201603039

摘要

单幅图像超分辨率的目的是从一幅低分辨率的图像来重构出高分辨率的图像.基于稀疏表示和邻域嵌入的超分辨率图像重建方法使得重建图像质量有了极大的改善.但这些方法还很难应用到实际中,因为其重建图像的速度太慢或者需要调节复杂的参数.目前大多数的方法在图像重建的速度和质量两个方面很难有一个好的权衡.鉴于以上问题提出了一种基于线性回归的快速图像超分辨率重建算法,将稀疏表示和回归的方法有效地结合在一起.通过稀疏表示训练的字典,用一种新的方式将整个数据集划分为多个子空间,然后在每一类子空间中独立地学习高低分辨率图像之间的映射关系,最后通过选择相应的投影矩阵来重建出高分辨图像.实验结果表明,相比于其他方法,本文提出的算法无论在图像重建速度还是重建质量方面都取得了更好的超分辨率重建效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岑翼刚	北京交通大学信息科学研究所	15	101	6.0	9.0
5	赵瑞珍	北京交通大学信息科学研究所	27	311	9.0	17.0
9	赵志辉	北京交通大学信息科学研究所	1	9	1.0	1.0