[发明专利]基于压缩感知和SVR的单幅图像SR重建方法有效
| 申请号： | 201611185549.8 | 申请日： | 2016-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN106815806B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 秦绪佳;肖佳吉;郑红波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/13;G06T5/00;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于压缩感知和SVR的单幅图像SR重建方法，包括以下步骤：步骤1：图像块分类，根据图像当前像素点是属于边缘还是背景来分类保存其周围的设定尺寸图像块；步骤2：图像块稀疏表示，使用training_instance来训练字典D，再使用得到的D和training_instance来稀疏编码得到稀疏向量alpha；步骤3：SVR学习和预测，把所述重建问题看成是一个回归问题，把正中间像素灰度与当前图像块灰度均值的差值作为像素的标签；使用ν‑SVR模型来找到LR图像块和HR图像块中心像素标签之间的映射函数。本发明训练耗时较短、解决利用外部图像训练产生虚假细节的问题、重建细节更加真实。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 压缩 感知 svr 单幅 图像 sr 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于压缩感知和SVR的单幅图像SR重建方法，其特征在于：所述重建方法包括以下步骤：/n步骤1：图像块分类，根据图像当前像素点是属于边缘还是背景来分类保存其周围的设定尺寸图像块；/n步骤2：图像块稀疏表示，使用training_instance来训练字典D，再使用得到的D和training_instance来稀疏编码得到稀疏向量alpha；/n步骤3：SVR学习和预测，把所述重建问题看成是一个回归问题，SVR用于解决如下最优化问题：/n
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