[发明专利]一种基于投影字典学习和近邻回归的图像超分辨方法在审
| 申请号： | 201710679613.6 | 申请日： | 2017-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN107610048A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 黄倩;张迪;叶枫;徐淑芳;王琪 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于投影字典学习和近邻回归的图像超分辨方法。本发明采用投影字典学习方法得到合成与分析型字典，对合成型字典基组织近邻集合，实现对特征空间更精细的划分。求解基于2范数的最优化模型，加快速度。在组织近邻的时候，考虑数据的局部几何特性，更准确地恢复高分辨率图像的高频信息，得到更高质量的高分辨率图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 投影 字典 学习 近邻 回归 图像 分辨 方法 | ||
【主权项】：
一种基于投影字典学习和近邻回归的图像超分辨方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)从自然图像公共数据集中得到高分辨图像集合将其下采样得到对应的低分辨率图像集合其中，上标i表示集合中的第i幅图像；(2)分别从和中提取对应的高分辨率特征集合和低分辨率特征集合在低分辨率特征空间进行聚类，对于每一对聚类集合采用投影学习字典得到对应的合成型字典Dc和分析型字典Ωc，其中，c＝1,2,3,…,C，C为聚类中心的数目；(3)根据以及Dc，计算高分辨率近邻集合低分辨率近邻集合以及高低分辨率特征的映射矩阵集合{Fc}；(4)对于每一个低分辨率特征采用Dc和Ωc对进行分类；(5)根据的分类结果，从对应的Dc中搜索与最接近的字典基，再利用相应的映射矩阵Fc重构出高分辨率特征(6)根据重构出的高分辨率特征集合恢复出相应的高分辨率图像
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