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第一作者 ： 贾泂

发表时间 ： 2013-01-01

发表刊物 ： 浙江师范大学学报(自然科学版)

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

期号 ： 第2期

页面范围 ： 121-126

ISSN ： 1001-5051

关键字 ： 超分辨率；稀疏编码；方向滤波；自相似性

摘要 ： 随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系.为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征.此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,并且改进了后项处理过程.实验结果显示,提出的算法具有较好的超分辨率效果和稳定性.

是否译文 ： 否