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(wú)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(gè)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(guò)構(gòu)造一過(guò)完備字典對(duì)以及圖像相對(duì)于該字典的稀疏表示系數(shù),實(shí)現(xiàn)了較好的重建結(jié)果,而且對(duì)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(shí)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(shí)的高分辨率圖像的思想,而訓(xùn)練時(shí)對(duì)應(yīng)的低分辨率圖像由其經(jīng)過(guò)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(shí)字典原子的個(gè)數(shù),并且訓(xùn)練后的原子仍然可以線(xiàn)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(guò)完備字典對(duì)待重建圖像進(jìn)行稀疏編碼時(shí)的效率。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法確實(shí)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(duì)于過(guò)完備字典具有相同的稀疏表示這一假設(shè)條件,通過(guò)對(duì)訓(xùn)練圖像學(xué)習(xí),能夠同時(shí)得到一過(guò)完備字典對(duì)以及一個(gè)反映圖像稀疏表示之間真實(shí)關(guān)系的