协作稀疏字典学习实现单幅图像超分辨率重建

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激光与光电子学进展

ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2018年第38卷第9期2页

协作稀疏字典学习实现单幅图像超分辨率重建

邱康 ¹易本顺 ²向勉 ¹肖进胜 ²

录用时间：2018-01-16

论文栏目

图像处理

作者单位

¹ 武汉大学

² 武汉大学电子信息学院

论文摘要

字典的选择影响基于稀疏编码的图像超分辨率重建模型的重建质量。本文提出了一种基于协作稀疏表达的字典学习算法。在训练阶段，通过K-Means聚类算法将样本图像块划分为不同的聚类；构建基于同时稀疏约束条件的协作稀疏字典学习模型对每个聚类训练高、低分辨率字典；应用基于L2范数的稀疏编码模型将图像超分辨率重建过程中输入图像块由低分辨率到高分辨率的映射转变为简单的线性映射，并针对不同聚类求得相应的线性映射矩阵。在重建阶段，输入图像块通过搜索与自身结构最相似的聚类来选择相应映射矩阵获得重建后的高分辨率图像。实验结果表明，本文算法通过改进字典学习过程实现了更好的图像超分辨率重建质量。

图像处理超分辨率协作稀疏字典学习稀疏编码

引用本文

邱康, 易本顺, 向勉, 肖进胜. 协作稀疏字典学习实现单幅图像超分辨率重建[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 38(9): 2.

DOI：10.3788/lop38.09图像处理02

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