【摘 要】
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针对现有基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法易导致重建图像中出现不正确几何结构的现象,提出一种字典非相关性约束和稀疏系数非局部自相似性约束结合的稀疏编码方法。
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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2013年国家科技惠民计划资助项目(2013GS500303);重庆市重大科技攻关项目(No.CSTC2013-JCSF40009,No.CSTC2012-YYJSB40001)
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针对现有基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法易导致重建图像中出现不正确几何结构的现象,提出一种字典非相关性约束和稀疏系数非局部自相似性约束结合的稀疏编码方法。为解决引入这种自相似性约束造成的重建图像边缘过度平滑、模糊的问题,提出了基于平滑层和纹理层的双层重建框架。该方法运用一种全局非零梯度数目约束重建模型重建平滑层;通过提出的稀疏编码方法重建高分辨率纹理图像。最后,利用一个全局和局部优化模型进一步提升重建图像的质量。实验结果表明,与一些具有代表性的重建方法相比,该方法得到的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)平均值分别提高了0.798 7~3.242 4dB和0.018 6~0.083 5,不仅主观视觉效果上取得了明显的改进,鲁棒性得到增强,而且重建出了更加准确的结构和边缘,取得了更好的重建效果。
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