基于稀疏表示的單幅圖像超分辨率重建研究.pdf

1、　　圖像超分辨率重建技術(shù)作為一種無須改善硬件設(shè)備即可顯著提高圖像分辨率的技術(shù),已經(jīng)成為圖像處理領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。最近,基于圖像稀疏表示理論的圖像超分辨率重建技術(shù)通過構(gòu)造一過完備字典對以及圖像相對于該字典的稀疏表示系數(shù),實現(xiàn)了較好的重建結(jié)果,而且對噪聲有較強(qiáng)的魯棒性。為了進(jìn)一步提高圖像重建質(zhì)量和改善字典學(xué)習(xí)效率,本文基于圖像稀疏表示理論,主要研究了基于新型字典學(xué)習(xí)方法的圖像超分辨率重建,主要研究工作如下：
　　(1)在不降低字典

2、表達(dá)能力的前提下,為了減少字典學(xué)習(xí)時的訓(xùn)練樣本,從而提高字典訓(xùn)練效率,基于圖像的自相似性,提出了將待重建低分辨率圖像作為訓(xùn)練時的高分辨率圖像的思想,而訓(xùn)練時對應(yīng)的低分辨率圖像由其經(jīng)過模糊和下采樣得到。
　　(2)在待重建圖像作為訓(xùn)練圖像的前提下,研究了一種基于K-SVD字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建方法。K-SVD字典學(xué)習(xí)算法可以有效地減少訓(xùn)練時字典原子的個數(shù),并且訓(xùn)練后的原子仍然可以線性地表示初始字典的所有信息,從而有效地提高了利

3、用過完備字典對待重建圖像進(jìn)行稀疏編碼時的效率。仿真實驗證明,該算法確實改善了圖像重建效率,而且還大大提高了圖像的重建質(zhì)量。
　　(3)研究了一種新穎的SCDL(Semi-Coupled Dictionary Learning,半耦合字典學(xué)習(xí))方法在圖像超分辨率重建上的應(yīng)用,該方法松馳了高低分辨率圖像相對于過完備字典具有相同的稀疏表示這一假設(shè)條件,通過對訓(xùn)練圖像學(xué)習(xí),能夠同時得到一過完備字典對以及一個反映圖像稀疏表示之間真實關(guān)系的