四川省科技支撑计划(2012GZ0095)
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法被引量：5
- 2014年
- 针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。
- 盛帅曹丽萍黄增喜吴鹏飞
- 关键词：超分辨率主成分分析
