[发明专利]一种基于改进稀疏自动编码器的图像超分辨率方法在审
| 申请号： | 201810871111.8 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109146785A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 黄德天;黄炜钦;柳培忠;林炎明;张健 | 申请（专利权）人： | 华侨大学;泉州市中仿宏业信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T9/00 |
| 代理公司： | 泉州市文华专利代理有限公司 35205 | 代理人： | 张浠娟 |
| 地址： | 362000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进稀疏自动编码器的图像超分辨率方法，其以训练样本的高频信息为特征，分别构造高、低分辨率图像训练集，并通过ZCA白化技术对联合训练集去相关以降低其冗余性，从而提高自动编码器的训练效率；然后，在传统稀疏自动编码器的代价函数中加入构造的稀疏正则化项，获取改进的稀疏自动编码器，进一步加强对隐含层的稀疏性约束；接着，采用改进的稀疏自动编码器实现无监督的联合字典学习，以学习到更加准确和鲁棒的字典；最后将学习到的字典应用于基于稀疏表示的图像超分辨率重建框架中，实现图像的重建，达到提高重建质量的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 自动编码器 稀疏 图像超分辨率 训练集 改进 重建 字典 低分辨率图像 稀疏性约束 代价函数 高频信息 稀疏表示 训练效率 训练样本 正则化项 字典学习 冗余性 无监督 隐含层 白化 鲁棒 联合 图像 学习 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进稀疏自动编码器的图像超分辨率方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、以训练样本的高频信息为特征，分别构造高分辨率图像训练集和低分辨率图像训练集即HR训练集和LR训练集，然后对联合训练集进行ZCA白化处理；步骤2、在传统的稀疏自动编码器代价函数中融入构造的稀疏正则化项，获取改进的稀疏自动编码器；步骤3、采用改进稀疏自动编码器实现无监督的联合字典学习，得到包含HR字典和LR字典的字典对；步骤4、将字典对D应用于稀疏标示超分辨率重建框架中，进行图像超分辨率重建。
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