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正则化恢复联合稀疏表示的图像超分辨率重构
引用本文:路锦正,吴斌,张启衡.正则化恢复联合稀疏表示的图像超分辨率重构[J].光电工程,2013(9).
作者姓名:路锦正  吴斌  张启衡
作者单位:1. 西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳,621010
2. 中国科学院光电技术研究所,成都,610209
基金项目:西南科技大学博士研究基金资助项目,国防基础科研项目
摘    要:为改善强降质图像的分辨率水平,提出了一种正则化恢复联合稀疏表示的单帧图像超分辨率重构框架。为同时放大图像并抑制模糊及噪声,首先根据退化估计正则化平衡极小问题的逼近项和先验项,然后基于初步的锐利清晰图像和预先建立的图像超完备稀疏表示字典实现边缘保持的图像分辨率放大。正则化恢复的输出改善了传统学习法图像超分辨中低频分量的双立方插值版本,同时对降质的有效抑制降低了字典原子对退化信息的依赖性。实验结果表明,本方法可对模糊含噪的低分辨率图像实现有效的超分辨率重构。

关 键 词:正则化恢复  稀疏表示  学习法超分辨  超分辨率重构

Image Super-resolution Reconstruction with Regularization Restoration and Sparse Representation
LU Jinzheng , WU Bin , ZHANG Qiheng.Image Super-resolution Reconstruction with Regularization Restoration and Sparse Representation[J].Opto-Electronic Engineering,2013(9).
Authors:LU Jinzheng  WU Bin  ZHANG Qiheng
Abstract:
Keywords:regularization restoration  sparse representation  learning-based super-resolution  super-resolution reconstruction
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