[发明专利]基于词典学习和稀疏表示的超分辨率算法无效
| 申请号： | 200910051161.2 | 申请日： | 2009-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN101556690A | 公开（公告）日： | 2009-10-14 |
| 发明（设计）人： | 浦剑;张军平 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 上海东创专利代理事务所 | 代理人： | 马 云;曹立维 |
| 地址： | 20043*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于过完备词典学习和稀疏表示的图像超分辨率方法，在大规模数据集中提取两个过完备词典(低分辨率图像块词典和高分辨率图像块词典)，并利用它们实现图像稀疏表示的超分辨率重建。同时，为了进一步提高彩色图像的超分辨率效果，还提出了基于超分辨率亮度信息的UV色度超分辨率重构。本发明提供的图像超分辨率方法在视频监控、医学成像、遥感图像等领域中有着广泛的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 词典 学习 稀疏 表示 分辨率 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于词典学习和稀疏表示的超分辨率算法，其特征在于包括如下步骤：(1)在异构数据库的基础上，以测试图像块在两个数据集中稀疏表示的一致性为目标，学习得到两个在图像块稀疏表示下同构的数据集；(2)使用线性规划算法求解图像块的稀疏表示，保证测试图像块在低分辨率数据集上的表示系数不产生过拟合或欠拟合；(3)针对色度信息UV和亮度信息Y，使用亮度信息指导下的双边滤波器重构色度信息。
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