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基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建

邓承志 田伟 陈盼 汪胜前 朱华生 胡赛凤

基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建

邓承志, 田伟, 陈盼, 汪胜前, 朱华生, 胡赛凤
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  • 针对红外图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出基于局部约束群稀疏模型的红外图像超分辨率重建方法. 考虑到红外图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,首先建立了基于局部约束的群稀疏表示模型. 然后,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合局部约束群稀疏表示模型和K-SVD(K奇异值分解)方法,训练得到高低分辨率图像对应的群结构字典对. 最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像. 实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率效果,无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61162022, 61362036)、 江西省自然科学基金(批准号:20132BAB201021)、 江西省科技落地计划(批准号:KJLD12098)和江西省教育厅科技项目(批准号:GJJ12632)资助的课题.
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    Kang M, Chaudhuri S 2003 IEEE Signal Proc. Mag. 20 1920

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    Brunet D, Vrscay E R, Wang Z 2012 IEEE Trans. Image Process. 21 1488

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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-21
  • 修回日期:  2013-11-15
  • 刊出日期:  2014-02-05

基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建

  • 1. 南昌工程学院信息工程学院, 南昌 330099;
  • 2. 江西科技师范大学通信与电子学院, 南昌 330013
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61162022, 61362036)、 江西省自然科学基金(批准号:20132BAB201021)、 江西省科技落地计划(批准号:KJLD12098)和江西省教育厅科技项目(批准号:GJJ12632)资助的课题.

摘要: 针对红外图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出基于局部约束群稀疏模型的红外图像超分辨率重建方法. 考虑到红外图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,首先建立了基于局部约束的群稀疏表示模型. 然后,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合局部约束群稀疏表示模型和K-SVD(K奇异值分解)方法,训练得到高低分辨率图像对应的群结构字典对. 最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像. 实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率效果,无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.

English Abstract

参考文献 (22)

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