论文部分内容阅读
针对深过冷熔体图像分辨率低,包含信息量少的问题,本文提出一种基于低秩矩阵分解与图像自相似性的超分辨率重建算法.该算法首先利用图像自相似性构造图像金字塔,进一步创建内部样本库进行字典学习.再根据学习到的高低分辨率字典对将输入的低分辨率深过冷熔体图像进行重建,增加其分辨率.然后利用低秩矩阵分解对重建后的高分辨率图像进行优化,去除在重建阶段引入的误差信息,最终得到更加接近真实场景的高分辨率深过冷熔体图像.通过仿真实验结果表明,本文提出的方法可以更好地重建出深过冷熔体所特有的高频细节与边缘纹理.