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基于压缩感知的超分辨率图像重建
樊博 杨晓梅 胡学姝
计算机应用
2013, 33 (02):
480-483.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00480
压缩感知(CS)利用图像稀疏表示的先验知识，从少量的观测值中重建出原始图像。将CS理论应用于单幅图像超分辨率(SR)，提出一种基于两步迭代收缩算法和全变分(TV)稀疏表示的图像重建方法。该方法无需任何训练集，仅需单幅低分辨率实现图像重建。算法在测量矩阵里加入下采样低通滤波器以使SR问题满足应用CS理论的有限等距性质;采用TV正则化函数，利用两步迭代法引入TV去噪算子，可以更好地重建图像边缘。实验结果证明，与已有的超分辨率方法相比，在不同的放大倍数下所提方法重建图像视觉效果更好，在峰值信噪比(PSNR)的评价指标上有显著的提高(4~6dB)，且实验证实滤波器的引入决定算法的重建质量。
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