融合低秩和稀疏表示的图像超分辨率重建算法

• 作者: 宋长明 王赟
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 超分辨率重建 低秩矩阵恢复 稀疏重建 噪声 字典学习
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 18-24
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201807003

摘要

针对现有图像超分辨率重建算法收敛速度慢、易受噪声影响的问题,结合低秩矩阵恢复与稀疏重建理论,提出了一种新的单幅图像超分辨率重建算法.对于待重建的退化图像,首先进行低秩恢复,得到含有原始图像大部分信息的低秩部分和主要由噪声组成的稀疏部分,然后对低秩部分利用学习的高低分辨率字典对进行稀疏重建.实验结果表明:本文算法对噪声鲁棒,运行速度快,图像视觉效果更佳;相比基于稀疏表示的统计预测模型(SPBSR),本文算法的峰值信噪比指标平均提高了4 dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋长明	中原工学院理学院	23	37	4.0	5.0
2	王赟	中原工学院理学院	1	4	1.0	1.0