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稀疏阈值的超分辨率图像重建
何阳; 黄玮; 王新华; 郝建坤
2016-10-15
发表期刊中国光学
期号5页码:532-539
摘要为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。
关键词超分辨率 稀疏阈值 字典学习 迭代反投影算法
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/57636
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
何阳,黄玮,王新华,等. 稀疏阈值的超分辨率图像重建[J]. 中国光学,2016(5):532-539.
APA 何阳,黄玮,王新华,&郝建坤.(2016).稀疏阈值的超分辨率图像重建.中国光学(5),532-539.
MLA 何阳,et al."稀疏阈值的超分辨率图像重建".中国光学 .5(2016):532-539.
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