[发明专利]基于稀疏表示理论的超分辨率图像获取方法有效
| 申请号： | 201210045871.6 | 申请日： | 2012-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN102629373A | 公开（公告）日： | 2012-08-08 |
| 发明（设计）人： | 江健民;朱彦铭;李坤 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域。提供一种节省时间等消耗，能得到高质量图象的图像超分辨率获取方法，本发明采取的技术方案是，基于稀疏理论的超分辨率方法，通过选择与输入图像SIFT特征点匹配最多的图像作为构建过完备字典的训练图像集，训练得到细节更为丰富的字典，依据稀疏表示理论将低分辨率图像进行稀疏表示，依据压缩感知理论从稀疏表示的低分辨率图像恢复得到更高分辨率的图像。本发明主要应用于高分辨率的图像的获取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 表示 理论 分辨率 图像 获取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏表示理论的超分辨率图像获取方法，其特征是，包括以下步骤：1)对于输入图像，通过SIFT特征点提取和匹配的方法从图像库中选取特征点匹配最多的图像构造训练集；2)对训练集中的图像和其下采样得到的低分辨率图像分别采样取一定数量的补丁，并对其稀疏编码构造训练字典Dh和采样训练字典Dl；3)将训练得到的采样训练字典Dl作为稀疏化中的过完备字典，对输入的低分辨率图像进行稀疏表示；4)依据压缩感知理论中图像恢复的理论，利用训练字典Dh和步骤3)中得到的稀疏解恢复得到高分辨率图像。
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