基于自相似性的單幅圖像超分辨率算法研究.pdf

1、近幾年來(lái)，基于圖像自相性假設(shè)的超分辨率算法對(duì)提升圖像的主觀視覺(jué)效果取得一定成果，展現(xiàn)出良好的發(fā)展前景，在這樣的背景下，本文對(duì)基于自相似的超分辨率算法展開研究。
　　首先通過(guò)分析自相似性超分辨算法的優(yōu)勢(shì)及不足，給出了自相似性和控制核回歸融合的超分辨算法。該算法利用高斯金字塔對(duì)圖像全局相似性塊進(jìn)行重建，同時(shí)使用控制核回歸模型對(duì)圖像局部塊進(jìn)行結(jié)構(gòu)限制。本文先介紹了圖像核回歸模型，再給出了帶有核回歸的基于自相似性超分辨算法，最后通過(guò)仿真實(shí)

2、驗(yàn)驗(yàn)證該算法的性能。
　　其次，LSE（Local Self-Examples）算法在視覺(jué)效果上仍存在提升空間。本文利用傳統(tǒng)金字塔相似性塊的假設(shè)，給出了基于擴(kuò)展金字塔的LSE改進(jìn)算法。本文首先通過(guò)引入水平和垂直方向的金字塔來(lái)擴(kuò)展傳統(tǒng)的高斯金字塔，利用擴(kuò)展金字塔對(duì)應(yīng)位置的圖像塊尋找最相似塊。該算法不需要進(jìn)行全局搜索，只需計(jì)算對(duì)應(yīng)位置的圖像塊來(lái)尋找最相似圖像塊。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法的性能。
　　最后，針對(duì)超分辨率算法對(duì)噪聲