[发明专利]一种基于多特征稀疏表示的图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 201910812119.1 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110599402A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王晓峰;于喜娜;李斌;王妍;雷锦锦 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G06T7/44;G06K9/62 |
| 代理公司： | 61214 西安弘理专利事务所 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征稀疏表示的图像超分辨率重建方法。该方法利用稀疏字典学习重建彩色图像的亮度通道，利用边缘插值方法重建CbCr通道，有效地提高图像边缘的清晰度。在亮度通道的重建过程中，本发明的方法利用多特征融合从多方面恢复图像的高频信息，并根据人眼的视觉特性去除过平滑的区域，保留含有高频信息的显著性区域。通过联合字典学习获得过完备字典，使得高分辨率图像块的稀疏表示与相对应的低分辨率图像块的稀疏表示相关联。在图像重建过程中结合局部加权约束正则化约束条件，使得稀疏表示系数的估计结果更加准确有效，最终得到重建的高分辨率图像。实验结果表明，我们的方法具有较好的重建效果，能够得到边缘更加清晰的重建图像。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏表示 重建 高分辨率图像 高频信息 亮度通道 字典学习 低分辨率图像 图像超分辨率 图像重建过程 多特征融合 彩色图像 估计结果 加权约束 视觉特性 图像边缘 约束条件 重建图像 显著性 有效地 正则化 平滑 人眼 稀疏 字典 图像 关联 清晰 保留 恢复 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于多特征稀疏表示的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1.对待处理图像进行特征提取，并进行特征融合；/n步骤2.对步骤1中提取的特征进行多特征联合表征建模；/n步骤3.通过联合训练图像样本学习得到高分辨率字典E
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