[发明专利]基于高斯混合模型的多字典图像超分辨方法在审
| 申请号： | 202010365563.6 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111640059A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 张亮;李敏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06K9/46;G06F17/14;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯混合模型的多字典图像超分辨方法。该方法首先使用平稳小波变换提取低分辨率图像的特征，对高分辨率图像提取其残差特征，通过对应区域重叠取样获得训练样本对；利用高斯混合模型对训练样本对进行分类，然后对每一类都学习对应的字典对；重建阶段使用多个字典同时对图像进行超分辨重建，并使用改进的全局优化方法进行进一步提高重建的质量。本发明不仅能够训练出更好、更具有泛化性的字典，同时避免了单个全局字典对不能很好的对结构各异的图像块进行重建的问题，能够更好的对低分辨率图像进行超分辨重建。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 模型 多字 图像 分辨 方法 | ||
【主权项】：
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