四川省国际科技合作与交流研究计划项目(2012HH0004)
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 相关作者：黄增喜黄蓉刚刘怡光杨玲盛帅更多>>
- 相关机构：四川大学更多>>
- 发文基金：四川省国际科技合作与交流研究计划项目国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 新的基于稀疏表示单张彩色超分辨率算法被引量：7
- 2013年
- 传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对,训练时间长且对样本库依赖较大。针对传统算法的不足,提出一种新的单张彩色图像超分辨率算法。该方法基于稀疏编码超分辨率模型,利用图像自相似性和冗余特性,并结合图像金字塔结构,采用低分辨率图像本身来训练高、低分辨率图像块的字典对。同时,针对彩色图像,该算法采用一种基于稀疏表示的彩色图像存储技术,将彩色图像的三通道值组合成一个向量进行图像稀疏处理,以更好地维持原始图像细节信息。实验结果表明,与传统的超分辨率算法相比,该算法不但有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(PSNR),而且计算速度快。
- 杨玲刘怡光黄蓉刚黄增喜
- 关键词：图像金字塔
- 基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法被引量：5
- 2014年
- 针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。
- 盛帅曹丽萍黄增喜吴鹏飞
- 关键词：超分辨率主成分分析
