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基于联合稀疏近似的彩色图像超分辨率重建
被引量:
6
1
作者
李民
程建
+1 位作者
乐翔
李小文
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1241-1245,共5页
针对常用的超分辨率(SR)算法中彩色图像的处理会出现彩色信息的丢失或处理结果色彩偏差较大的问题,提出基于联合稀疏近似(SSA)的彩色图像SR重建方法(SR-SSA)。将多通道数据进行联合稀疏编码(SC),并保证它们具有相同的稀疏性模式;同时考...
针对常用的超分辨率(SR)算法中彩色图像的处理会出现彩色信息的丢失或处理结果色彩偏差较大的问题,提出基于联合稀疏近似(SSA)的彩色图像SR重建方法(SR-SSA)。将多通道数据进行联合稀疏编码(SC),并保证它们具有相同的稀疏性模式;同时考虑了彩色图像的各通道数据,并兼顾了它们之间的相关性,增强了先验知识的表达能力。本文方法有效地将高、低分辨率彩色图像特征块统一进行SC,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识指导图像的SR重建。通过自然图像实验,与其它常用的SR算法对比,SR效果有较好改善。
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关键词
彩色图像处理
基于学习的超分辨率(SR)
联合稀疏近似(SSA)
稀疏性模式
lp
q范数
原文传递
题名
基于联合稀疏近似的彩色图像超分辨率重建
被引量:
6
1
作者
李民
程建
乐翔
李小文
机构
电子科技大学地表空间信息技术研究所
电子科技大学电子工程学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1241-1245,共5页
基金
国家"973"计划资助项目(2007CB714406)
中国博士后基金资助项目(20080441198)
电子科技大学青年科技基金重点资助项目(JX0804)
文摘
针对常用的超分辨率(SR)算法中彩色图像的处理会出现彩色信息的丢失或处理结果色彩偏差较大的问题,提出基于联合稀疏近似(SSA)的彩色图像SR重建方法(SR-SSA)。将多通道数据进行联合稀疏编码(SC),并保证它们具有相同的稀疏性模式;同时考虑了彩色图像的各通道数据,并兼顾了它们之间的相关性,增强了先验知识的表达能力。本文方法有效地将高、低分辨率彩色图像特征块统一进行SC,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识指导图像的SR重建。通过自然图像实验,与其它常用的SR算法对比,SR效果有较好改善。
关键词
彩色图像处理
基于学习的超分辨率(SR)
联合稀疏近似(SSA)
稀疏性模式
lp
q范数
Keywords
color image processing
learning-based super-resolution (SR)
simultaneous sparse approximation(SSA)
sparsity patterm lp
,
q-norm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联合稀疏近似的彩色图像超分辨率重建
李民
程建
乐翔
李小文
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
原文传递
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