压缩感知和相似性约束的图像超分辨率重构算法

• 作者: 吴科永 曹桂兴 辛宁 陈东
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超分辨率 压缩感知 测量域字典分类 非局部相似 联合重构
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1555-1559
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0833

摘要

针对通过外部学习进行超分辨率存在图像质量不佳、细节不真实的问题提出一种压缩感知和相似性约束的单帧图像超分辨率算法.算法首先利用压缩感知中测量域与频域的线性关系对训练库图像在测量域分类,对不同类别图像块训练对应类别的字典,提高字典的表示能力;然后在重构时利用图像的非局部相似性,将图像在分类字典下的稀疏性和相似块信息同时作为先验信息联合约束重构过程,最后恢复出高分辨率图像.实验结果表明算法重构出的高分辨率图像具有丰富的细节以及清晰的边缘,重构图像主观质量良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹桂兴	中国空间技术研究院通信卫星事业部	19	81	5.0	8.0
2	陈东	中国空间技术研究院通信卫星事业部	8	21	3.0	4.0
3	辛宁	中国空间技术研究院通信卫星事业部	11	14	2.0	3.0
4	吴科永	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	1	0	0.0	0.0