基于显著性稀疏表示的图像超分辨率算法

白蔚; 杨撒博雅; 刘家瑛; 郭宗明

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基于显著性稀疏表示的图像超分辨率算法

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提出了一种全新的基于视觉显著度和上下文稀疏分解的图像超分辨率算法。利用人眼视觉感知显著的区域往往趋向于高度结构化的特性，字典学习和稀疏分解过程中可以捕获更多细节特征。在字典学习部分，视觉显著区域提取出的图像样本用来训练显著字典。在先验模型的部分，由于视觉显著区域通常趋于高度结构化，基于上下文的稀疏分解被用来进一步探索相邻图像块之间的联系。实验结果表明，所提出的方法在性能上优于其他最新的方法，峰值信噪比（PSNR）增益最大。主观结果也显示，所提出的方法可以有效减少假影现象，并保持更多细节。

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来源
《中国科技论文》 |2014年第1期|P.103-107|共5页
作者
白蔚; 杨撒博雅; 刘家瑛; 郭宗明;
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作者单位

北京大学计算机科学技术研究所,北京100080;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超分辨率; 稀疏表示; 视觉显著度; 上下文;

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