基于稀疏表征的图像超分辨算法研究

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1、电子设计工程ElectronicDesignEngineering基孑稀疏表征的囹像起今舛篇注砖宪梅江，甘涛(电于科技大学电子工程学咙.四川成駅610054)摘要：越分卿率图像恢复的曲妁是由恢分押率图像咼到高分辭単图像，通常肓妻多幡或者一系列连续低分辯半田像.在有限的希件下很恢得到:.针对单皿图像超分婷问题，姑合当訐比校先进的稀处表征方法，苕用训妹集图像的先验信息，对单幅田像进行理分辨卑據复。姑合当敵先进的雇于稀硫表征的題分样算法•采用溪差反投够方法，提出一种改进的鼻法•对起分辭举恢夏的绪杲图像进冇■优化利重建。通过对单幅图漂的灶分艸实絵证明•及进方法再列的超分辨图像比原算法的趨分祥

2、结果具有较高的PSMR值。关竇词：超分辩；斧離表征；单幅田像；反投衫决；仝局优化中BB分类号：TN911.73文駅标识码：A文章集号：1674-6236(2011)18-0171-03Researchofimagesuper-resolutionalgorithmviasparserepresentationMEIJiang.GANTao(SchoolofElectronicEngineering,UnivenityofEUetronicScienceandTechnology'ofChina,Chengdu610054,China)Abstract:Thepurposeofimag

3、esuper-resolutionislogelhigh-re»olutionimage(romlow-resolutionimages,whichusuallyrequiresmultipleoraseriesofconsecutivelow-reaolulionimagestwhichisdifficulttoobtainunderlimitedconditionsTothequestionofsingleimagesuperresolution,combinedwiththeadvancedsparserepresentationmethod,implementsingleim

4、agesiiper-rcnolutionwiththeprioroftrainingima^c氏Combinedwiththecurrentadvancedsuperreiwlutionalgorilhmbasedonspamerepresentation,adopterrorback-prujeclionmethod,presentanimprovedalgorithmtooptimizeimagerestoringThroughsingleimagesuper-resolutionexperiment,it»howgthattheproposedalgorithmgetahigh

5、erPSNRvaluecomparedwiththeoriginalalgorithm.Keywords：^upcr^resolution;sparserepresentation；singleimage；back-projection;globaloptimization图像分辨率是衡量图像质怎的Jfi要指标，分辨率越高的图像.其细节谢将细.所包含的信总趙丰富。由于受到成像•系统物理条件和天气条件零的影响，成像过程中经常出现光学和运动模期，噪声等干扰，致使得到的图像质址畫，分祥率低。利用低分辨率（I.R）图煤得到离分W^（HR）图像，超分期技术能够在有限的硬件条件下•提供絞高质fi

6、t的图像•因而具有广泛的应用前景。目前•超分辨枝术在遥恳监测，军事便察，安全检测，医学诊断，数字视頻等领域都有广泛的应用。现有的超分辨算法多半需要多帼冋一场就的低分辨阳像或者一累列连续低分辨图像•这在条件有限的情况下很难满足。JianchaoYang按出一种基于稀疏表征的翅分辨算法能有效地解决单福图像赧分辨的问題•得到比较理想的超分辨结果。MichaelElad在Yan昙的方浓基础上进行了改进，提出一种新的基于晞疏表征的殖分辨算法叫采用主肢分分析（PCA）的方法祓少远算if,并采朗K-SVD算法进行原子库训练.加快了算法速度，同时取猖较好的超分辨结果：，该方法利用单幅高分辨圈像作为训

7、练图像•完成田像超分跑，或若利用输入图像自身作为训练图像完成图像超分辨。收稿日期：2011」7-15稿件集号：201107059笔者提出一种改进方迭•在Ekd的方法的站础上利用溟差反投影方法，对超分群給果进行优化，同时此方法采用多幅图像作为训练图像集。基于稀疏表征的图像超分辨算法1.1秫味表征倍号的稀疏表征使信号具有简洁且有效的表达式，具月很大的利用价值°今年来，倍号的稀疏表征破广泛研究，并应用到图橡去噪、修复铮许多图像恢复领域。假设信号用向虽x表示.选捋