【摘要】：目的為了提高圖像超分辨率算法對(duì)數(shù)據(jù)奇異點(diǎn)的魯棒性,提出一種采用K均值聚類和支持向量數(shù)據(jù)描述的圖像超分辨率重建算法(Kmeans-SVDD)。方法訓(xùn)練過(guò)程:首先用K均值聚類算法將訓(xùn)練圖像的近似子帶劃分為若干類,然后用支持向量數(shù)據(jù)描述去除每類數(shù)據(jù)的奇異點(diǎn),最后在小波域內(nèi)用主成分分析訓(xùn)練近似子帶和細(xì)節(jié)子帶字典。測(cè)試過(guò)程:根據(jù)同一場(chǎng)景高低分辨率圖像近似子帶相似這一現(xiàn)象,首先將待重建低分辨率測(cè)試圖像的近似子帶作為相應(yīng)高分辨率測(cè)試圖像的近似子帶,然后由訓(xùn)練得到的字典恢復(fù)出高分辨率測(cè)試圖像的細(xì)節(jié)子帶,最后通過(guò)逆小波變換得到高分辨率測(cè)試圖像。結(jié)果相比于當(dāng)前雙三次插值、Zeyde、ANR與Kmeans-PCA算法,Kmeans-SVDD算法重建的高分辨率測(cè)試圖像的平均峰值信噪比依次提高了1.82 dB、0.37 dB、0.30 dB、0.15 dB。結(jié)論通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在字典訓(xùn)練之前加入SVDD過(guò)程可以去除離群點(diǎn),提高字典質(zhì)量。在小波域中將各頻帶分開重建,可避免低頻圖像中包含的不可靠高頻信息對(duì)超分辨率結(jié)果的影響,從而恢復(fù)出可靠的高頻信息。
[Abstract]:Aim in order to improve the robustness of image super-resolution algorithm to singular points of data, an image super-resolution reconstruction algorithm (Kmeans-SVDD) based on K-means clustering and support vector data description is proposed. Methods the training process: firstly, the approximate subbands of the training images are divided into several classes by K-means clustering algorithm, and then the singular points of each class are removed by using the support vector data description. Finally, the approximate subband and detail subband dictionary are trained in wavelet domain by principal component analysis (PCA). Testing process: according to the similarity of the approximate sub-bands in the same scene, the approximate sub-bands of the low-resolution test images to be reconstructed are regarded as the approximate sub-bands of the corresponding high-resolution test images. Then the detailed sub-bands of the high-resolution test image are recovered from the dictionary obtained by the training, and the high-resolution test image is obtained by inverse wavelet transform. Results compared with the current bicubic interpolation, Zeyde,ANR and Kmeans-PCA algorithms and Kmeans-SVDD algorithm improved the average PSNR of high resolution test images by 1.82 dB,0.37 dB,0.30 dB,0.15 dB. in turn. Conclusion A large number of experiments show that adding SVDD before dictionary training can remove outliers and improve dictionary quality. The reconstruction of each frequency band in wavelet domain can avoid the influence of the unreliable high-frequency information contained in the low-frequency image on the super-resolution result and thus restore the reliable high-frequency information.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61340040)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2418454