交叉分辨率自适应字典学习的单帧超分辨率算法-中国学术期刊网络出版总库

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交叉分辨率自适应字典学习的单帧超分辨率算法

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【英文篇名】	Single Frame Super Resolution Algorithm of Intersected-resolution Adaptive Dictionary Learning
【下载频次】	★☆
【作者】	王刘涛; 黄淼; 王建玺; 马飞;
【英文作者】	WANG Liutao; HUANG Miao; WANG Jianxi; MA Fei; Software College; Pingdingshan University; School of Computer; Wuhan University;
【作者单位】	平顶山学院软件学院; 武汉大学计算机学院;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2016年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	超分辨率; 自适应字典学习; 镜像图像; 峰值信噪比; 结构相似性度量;
【英文关键词】	Super Resolution(SR); adaptive dictionary learning; mirror image; Peak Signal to Noise Ratio(PSNR); Structural Similarity(SSIM) measure;
【摘要】	两步自适应字典学习的超分辨率算法易受插值图像影响而导致图像模糊。针对该问题,提出一种改进交叉分辨率自适应字典学习算法。根据自然图像的冗余性,即不同分辨率图像依然有相似的图像块,直接以低分辨率图像作为字典学习对象。为了弥补单帧图像作为字典学习的不足,采用镜像图像进行字典学习,以产生容量更大的字典。输入低分辨率图像,利用新的字典通过稀疏表示获得高分辨率图像,采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性度量(SSIM)评估重建效果。实验结果表明,与立方插值、SUSR、MSS、HLSR算法相比,提出算法的重建图像纹理保留得最好,图像效果更加丰富自然,且算法运行速度较快,在多数情况下具有最高的PSNR值和SSIM值。
【英文摘要】	As the issue of the sensitivity to interpolated image in the SuperResolution( SR) algorithm of two-step adaptive dictionary learning,causing blurred images,an improved algorithm is proposed,named intersected-resolution adaptive dictionary learning algorithm. According to the redundancy of natural images,that is images of different resolution still have similar patches,the low-resolution image are used as the learning object of the dictionary directly. In order to solve the insufficiency of using a single im...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(61272453); 河南省科技厅科技攻关计划基金资助项目(142102210226)
【更新日期】	2016-08-29
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	中文引用格式:王刘涛,黄淼,王建玺,等.交叉分辨率自适应字典学习的单帧超分辨率算法[J].计算机工程,2016,42(8):206-210,219.英文引用格式:Wang Liutao,Huang Miao,Wang Jianxi,et al.Single Frame Super Resolution Algorithm of Intersected-resolution Adaptive Dictionary

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