基于特征表征的单幅图像超分辨方法（英文）

基于稀疏表示的图像超分辨是近年信号处理中的研究热点,快速准确地找到图像的稀疏表示系数是该方法的关键。该文提出了一种基于特征表征的算法来求解图像块的稀疏表示系数。受压缩感知理论启发,使用联合训练的字典来进行图像超分辨。特征表征算法在每一次迭代中,通过确定稀疏系数的符号,将求解的非凸问题变为凸问题,有效提高所得稀疏系数的准确性和超分辨算法速度。仿真结果显示,与插值法和经典的稀疏表示法比较,特征表征法可以得到更好的主观视觉评价和客观量化评价。