基于聚类字典的图像超分辨率重构算法

• 作者: 张健 黄堂森
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率(SR) 重构 聚类字典 空间领域
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 926-932
• 页数: 7页
• 分类号: TN391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2017.08.0442

摘要

针对图像超分辨率(SR)重构在空间邻域选取过程中细节特征易被大幅度特征分量淹没的问题,提出一种基于聚类字典的SR重构(DD-NE)算法.图像SR重构是利用信号处理方法来提高图像分辨率,针对NE算法在空间邻域选取时细节信号易被大幅度信号淹没的问题,对输入图像及邻域利用聚类字典进行稀疏分解.从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅度特征,并将低分辨率(LR)图像库及输入图像使用聚类字典表示.细节信号以字典原子的形式得到表达,空间邻域度量转换为字典原子间的度量,从而细节特征对邻域的选择更加准确.实验结果表明,相对于NE算法,本文算法图像SR重构的峰值信噪比(PSNR)值平均提升了1.1 dB,有效改善了重构效果;重构时间仅为NE算法的30.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健		53	151	7.0	11.0
2	黄堂森		16	22	3.0	4.0