联合稀疏表示和总变分正则化的超分辨率重建方法
为提高基于稀疏表示的图像超分辨率重建的质量,提出了联合稀疏表示与总变分正则化的超分辨率重建算法.首先,在字典训练阶段,从具有相似统计特征的训练图片中获取图像块作为训练字典的样本,并用K-SVD算法进行字典训练,得到高、低分辨率的字典.然后在稀疏编码阶段,根据局部稀疏编码模型求解出低分辨图像的稀疏表示系数,再利用稀疏表示系数和高分辨率字典对输入低分辨率图像进行重建,得到高分辨率图像.最后,将重建得到的高分辨率图像进行总变分正则化优化,进一步提高重建效果.通过仿真实验证明,该算法无论是在客观评价指标方面还是主观视觉效果,图像质量都有明显的提高.
图像重建 稀疏表示 总变分正则化 字典训练
黄炜钦 黄德天 柳培忠 顾培婷 刘晓芳
工学院,华侨大学,泉州,中国
国内会议
福建泉州
中文
194-198
2016-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）