基于压缩感知和SVR的自学习单幅图像超分辨率重建

作者：秦绪佳; 单扬洋; 肖佳吉; 郑红波; 张美玉

来源：计算机科学, 2017, 44(S2): 169-188.

• 超分辨率重建
• 压缩感知
• 支持向量回归
• 双三次插值

针对依靠外部图像库的超分辨率(SR)重建算法训练耗时长、容易出现错误高频细节的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)理论和支持向量回归(SVR)的单幅图像超分辨率重建方法。对降质图像本身训练SVR模型,充分挖掘图像自身的自相似特点。训练过程中先对输入图像边缘进行检测并对图像块进行分类,然后稀疏编码图像块,再根据图像的标签向量和稀疏表示矩阵训练得到SVR模型,并在测试过程中利用该模型预测高分辨率(HR)图像。实验结果表明,与基于外部库方法重建图像的方法相比,该算法所得结果的细节更加真实;与双三次插值方法相比该算法所得结果的边缘更加清晰。

• 出版日期2017
• 单位浙江工业大学