[发明专利]基于自身样例和稀疏表示的图像超分辨率方法有效
| 申请号： | 201810478698.6 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108830791B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 端木春江;左德遥 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 单幅图像超分辨率处理方法的目标是仅从一幅低分辨率的图像，重建出一幅高分辨率且清晰的图像。本发明提出了一种利用内部样例和外部字典训练相结合的重建图像高频信息的方法。在训练阶段，该方法首先利用内部样例训练的方法重建出图像中的主要高频特征，然后再利用外部字典训练的方法训练稀疏字典对。在图像重建阶段，首先利用和离线过程中同样的方法重建出主要高频特征，然后再利用稀疏表示的方法重建出残差高频特征。实验表明，该算法可以重建出比较好的图像中的高频信息，所提出的方法的性能指标好于现有的超分辨率方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自身 稀疏 表示 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自身样例和稀疏表示的图像超分辨率方法，包括离线的获得投影矩阵、利用投影矩阵产生高频特征、利用外部训练法产生低分辨率字典、和高分辨率字典的离线的训练阶段；和在线的利用训练好的投影矩阵产生主要高频特征、利用低分辨率字典和最优匹配跟踪方法产生稀疏表示的系数、利用系数表示的系数和高分辨率的字典产生高频残差特征、重构高分辨率图像的在线的放大阶段。
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