基于系数复用和字典训练的图像超分辨率算法

• 作者: 史国川 龚连友
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 稀疏表示 奇异值分解 字典训练 正交匹配追踪
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 114-117,121
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.03.024

摘要

在基于学习的图像超分辨率重建过程中,字典的选择和训练是其中的关键环节,但是传统的字典训练算法存在计算量大、训练速度慢等缺点,导致整个重建过程耗费时间长,重建图像在细节上表现较差,影响了其视觉效果与使用价值.针对上述字典训练中存在的问题,提出了一种改进的基于系数复用和字典训练的图像超分辨率算法.该算法对传统的K-SVD算法中的字典训练阶段进行了改进,利用信号的稀疏表示原理,同时结合正交匹配追踪中的系数复用算法,较好地解决了字典训练速度慢、重建图像质量低等问题.实验结果表明,与经典的双三次插值和改进前的K-SVD图像重建算法相比,该图像重建算法较好地复原了图像的高频细节信息,提高了重建图像质量,同时大幅度降低了字典训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史国川	陆军军官学院计算中心	11	20	3.0	4.0
2	龚连友	陆军军官学院计算中心	2	2	1.0	1.0