本文關(guān)鍵詞： 超分辨率 典型相關(guān)分析 近鄰選擇 稀疏表示　出處：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)典型相關(guān)分析沒有充分利用樣本的類標(biāo)簽信息且在相關(guān)子空間選擇近鄰時(shí)需人工設(shè)值的問題,提出一種改進(jìn)的超分辨率重構(gòu)方法.首先利用鑒別典型相關(guān)分析最大化高、低分辨率圖像在投影空間下的相關(guān)性;其次在相關(guān)子空間重構(gòu)時(shí)采用稀疏表示動(dòng)態(tài)選擇近鄰樣本,并逐步得到測試圖像對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像;最后加上殘差圖像得到最終的恢復(fù)圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在視覺和峰值性噪比、結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)的測評(píng)值上都有更好的效果.
[Abstract]:To solve the problem that the canonical correlation analysis does not make full use of the class label information of the sample and needs to set the value manually when selecting the nearest neighbor in the correlation subspace. An improved super-resolution reconstruction method is proposed. Firstly, the discriminant canonical correlation analysis is used to maximize the correlation between high and low resolution images in projection space. Secondly, the sparse representation is used to dynamically select the nearest neighbor samples when the correlation subspace is reconstructed, and the high resolution image corresponding to the test image is obtained step by step. Finally, the final restored image is obtained by adding residual image. The experimental results show that the proposed method is more effective in evaluating the visual, peak-to-noise ratio and structural similarity index.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61305017) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYLX15_1169) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 超分辨率(super resolution,SR)是一種采用硬件或軟件的方法來提高圖像分辨率的新興技術(shù),一般通過軟件算法的方式將已有的低分辨率(lowresolution,LR)圖像轉(zhuǎn)換成高分辨率(high resolution,HR)的圖像[1].采用SR技術(shù),可以在不改變成像系統(tǒng)的前提下,提高圖像的空間分辨率.SR技術(shù)

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本文編號(hào)：1446682