【摘 要】
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为提高图像超分辨率重建质量,针对单一联合字典缺乏公共适用性问题,提出一种结合分组联合字典的超分辨率重建算法.首先,利用K-Means算法对训练样本进行分组,并用迭代软阈值算法得到分组联合字典,使每组样本不仅可以用其对应的子联合字典线性表示,还可被总的联合字典线性表示;其次,在重建过程中,低分辨率图像块根据其所属的类别来选择合适的分组联合字典,重建出对应的高分辨率图像块;最后,将重建出的高分辨率图像块整合得到高分辨率图像,并将其应用于遥感图像超分辨率重建.实验结果表明,该方法将遥感图像的峰值信噪比(PSNR
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
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为提高图像超分辨率重建质量,针对单一联合字典缺乏公共适用性问题,提出一种结合分组联合字典的超分辨率重建算法.首先,利用K-Means算法对训练样本进行分组,并用迭代软阈值算法得到分组联合字典,使每组样本不仅可以用其对应的子联合字典线性表示,还可被总的联合字典线性表示;其次,在重建过程中,低分辨率图像块根据其所属的类别来选择合适的分组联合字典,重建出对应的高分辨率图像块;最后,将重建出的高分辨率图像块整合得到高分辨率图像,并将其应用于遥感图像超分辨率重建.实验结果表明,该方法将遥感图像的峰值信噪比(PSNR)提升了约1.36dB,获得了较好的重建效果.
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