資料介紹
針對單幅圖像超分辨率(SR)復(fù)原樣本資源不足和抗噪性差的問題,提出一種基于結(jié)構(gòu)自相似和形變塊特征的單幅圖像超分辨率算法。首先,該方法通過構(gòu)建尺度模型,盡可能地?cái)U(kuò)展搜索空間,克服單幅圖像超分辨率訓(xùn)練樣本不足的缺陷;接著,通過樣例塊的幾何形變提升了局限性的內(nèi)部字典大小;最后,為了提升重建圖片的抗噪性,利用組稀疏學(xué)習(xí)字典來重建圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與Bicubic,稀疏字典學(xué)習(xí)(ScSR)算法和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率(SRCNN)等優(yōu)秀字典學(xué)習(xí)算法相比,所提算法可以得到主觀視覺效果更為清晰和客觀評價(jià)更高的超分辨率圖像,峰值信噪比(PSNR)平均約提升了0.35 dB.另外所提算法通過幾何形變的方式擴(kuò)展了字典規(guī)模和搜索的準(zhǔn)確性,在算法時間消耗上平均約減少了80s.
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