基于稀疏表示的图像去噪和超分辨率重建

目前超分辨率的研究分成静态图像超分辨率和动态图像超分辨率两大类,静态图像超分辨率是指利用单张低分辨率图像内容来重建出高分辨率图像,本质上高分辨率图像的高频成分不能由原有低频成分算出,故如何补足高频成分以避免模糊现象是提升视觉质量的关键也是研究重点。图像去噪和超分辨率的目的是为了解决数字图像分辨率不足所提出的技术。这个技术主要是应用在某些只能得到单张低分辨率图像的场合,利用仅有的一张低分辨率图像来产生应用上所需的高分辨率图像。稀疏表示作为一种重要的数据编码与表达方式,不仅在人类的视觉认知机理上具有明确的理论依据,而且在信号表达与重建理论方面得到了严格的证明和推导。本文主要采用稀疏表示理论,对图像去噪和超分辨率重建的相关技术与算法进行研究。