基于离线双字典学习算法的图像超分辨率重建研究

为了提高图像超分辨率重建的质量,采用离线双字典学习算法。首先图像块建立字典稀疏模型,确定字典中原子数量;然后使用基于离线字典学习对图像稀疏编码,同时把稀疏编码统一到一个框架中进行优化编码;接着对字典进行分解多个子字典,将图像块中像素点的列向量在子字典展开;最后双字典与超分辨率重构中不同分辨率的异构数据进行同构化,确定控制残差条件,给出了算法实现过程。实验仿真显示本文算法重建效果清楚,峰值信噪比最大,BIQI最小。