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随着人们对图像质量要求的不断提高,为了弥补原有图像数据空间分辨率的不足,重建质量更好、空间分辨率更高的图像数据,进一步提高图像空间解像力和清晰度,在对现有图像分辨率增强技术进行分析的基础上,提出了1种新颖的图像超分辨率算法—单向多样学习图像超分辨率算法。该算法思路是:首先建立训练图像集,再对待处理图像和训练集中的特征图像对进行分割、光栅排列和对比度正则化等适当的预处理。然后让待处理图像上的每个局部图像块在训练集中使用搜索算法进行多样学习,以获得低分辨图像上不同区域缺乏的高频细节信息,最后使用这些学习