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基于实例的图像超分辨率方法通过已知实例图像学习高低分辨率图像之间的关系模型, 利用该模型预测未知高分辨率图像信息, 具有较好的放大效果, 但需要庞大的外部图像库. 为此, 提出一种特征约束的多实例图像超分辨率方法. 首先提出特征约束多项式插值方法初始化高分辨率低频图像; 其次以高、低分辨率图像的低频图像作为已知实例对, 在低分辨率低频图像中, 对高分辨率低频图像块采用自适应KNN 搜索算法搜索相似图像块并得出回归关系模型; 最后将该模型应用到低分辨率高频图像获取初始高分辨率图像所缺失的高频信息. 大量实验