徐胜南
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：山东师范大学物理与电子科学学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的邻域嵌入算法的图像超分辨率研究被引量：1
- 2017年
- 本文提出了一种基于改进的邻域嵌入算法的图像超分辨率重建方法,基本思路是同时利用低分辨率图像自身和外部训练集的信息指导高分辨率图像的重建.邻域嵌入算法往往要求训练图像库包含广泛的细节信息,重建质量取决于测试图像和训练图像的相似程度,当在图像库中找不到相似的训练图像块时,重建结果局部就会出现失真或模糊,而且在此过程中低分辨率测试图像本身所含的先验信息常被忽视.针对此类问题,本文引入图像的多尺度相似性,即不同尺度的图像所包含的局部结构相似,同时在寻找近邻图像块时采用双层寻找的方式,并将固定的邻域数目K改为设定固定阈值.实验结果表明,本算法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖,而且能够克服重建过程中欠拟合和过拟合造成的失真,具有较快的运行速度.
- 徐胜南乔建萍王春兴
- 关键词：阈值
- 基于低秩约束和字典学习的图像超分辨率重建
- 2016年
- 基于学习的超分辨率重建算法通过对图像的整体信息学习进行重建,没有对图像的内部结构信息特征进行分解考虑.基于图像的低秩稀疏分解理论,本文提出一种新的图像超分辨率重建算法.在研究图像矩阵的低秩部分与稀疏部分信息特征的基础上,结合图像自身蕴含的先验信息,本文分两步对图像恢复重建.首先,将图像的非局部自相似性先验信息引入图像的基本重建模型.在该模型下利用相似图像块矩阵的天然低秩性约束得到初始估计高分辨率图像.第二步,提出一种改进的字典学习算法恢复出初始估计高分辨率图像中缺失的高频成份信息,获得最终的高分辨率图像.为了使高频成份得到更好的恢复,在字典学习样本集的构建阶段应用了一种基于低秩稀疏分解理论的样本集构建方法.实验分析表明,本文提出的算法与现有主流算法相比,在主观视觉效果和客观性能分析上都能显示出更好的优越性.
- 穆瑞娟徐胜南王春兴
- 关键词：超分辨率字典学习
