引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型

作者：黄宇达; 王迤冉; 牛四杰

来源：郑州大学学报(工学版), 2021, 42(03): 59-64.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6833.2021.03.010

• 超分辨率
• 半耦合字典学习
• 细节约束因子
• 拉普拉斯分布

为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。

• 单位
  周口职业技术学院; 济南大学; 周口师范学院