李欣 崔子冠 孫林慧 朱秀昌
摘 要:針對(duì)基于稀疏重建的圖像超分辨率(SR)算法一般需要外部訓(xùn)練樣本,重建質(zhì)量取決于待重建圖像與訓(xùn)練樣本的相似度的問(wèn)題,提出一種基于局部回歸模型的圖像超分辨率重建算法。利用局部圖像結(jié)構(gòu)會(huì)在不同的圖像尺度對(duì)應(yīng)位置重復(fù)出現(xiàn)的事實(shí),建立從低到高分辨率圖像塊的非線性映射函數(shù)一階近似模型用于超分辨率重建。其中,非線性映射函數(shù)的先驗(yàn)?zāi)P褪侵苯訉?duì)輸入圖像及其低頻帶圖像的對(duì)應(yīng)位樣本塊對(duì)通過(guò)字典學(xué)習(xí)的方法得到。重建圖像塊時(shí)利用圖像中的非局部自相似性,對(duì)多個(gè)非局部自相似塊分別應(yīng)用一階回歸模型,加權(quán)綜合得到高分辨率圖像塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法重建的圖像與同樣利用圖像具有自相似性的相關(guān)超分辨率算法相比,峰值信噪比(PSNR)平均提高0.3~1.1dB,主觀重建效果亦有明顯提高。
關(guān)鍵詞:超分辨率;局部回歸;字典學(xué)習(xí);稀疏重建;非局部自相似
中圖分類號(hào): TN911.73;TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A英文標(biāo)題