基于两级字典与分频带字典的图像超分辨率算法

常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像,恢复细节信息不充分.本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息;然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频带字典,利用图像低频、中频、高频三者之间的预测关系,恢复图像中的高频信息.利用图像的非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合,进行图像的后处理.实验结果表明,与其他几种基于学习的算法相比,本算法无论是在峰值信噪比、结构相似性指标,还是视觉效果上都有显著的提高.