| 基于压缩感知的超分辨率图像重建 |
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| 引用本文： | 张成,杨海蓉,程鸿,韦穗.基于压缩感知的超分辨率图像重建[J].光电子．激光,2013(4):805-811. |
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| 作者姓名： | 张成 杨海蓉 程鸿 韦穗 |
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| 作者单位： | 安徽大学 计算智能与信号处理重点实验室,安徽 合肥 230039;合肥师范学院 数 学系,安徽 合肥 230061;安徽大学 计算智能与信号处理重点实验室,安徽 合肥 230039;安徽大学 计算智能与信号处理重点实验室,安徽 合肥 230039 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金(20113401130001)、安徽高校省级自然科学重点研究(KJ2009A60)、安徽高校省级自然科学研究(KJ2011B131)、安徽大学博士科研启动经费(33190218)和安徽大学青年基金(KJQN1120)资助项目 (1.安徽大学 计算智能与信号处理重点实验室,安徽 合肥 230039； 2.合肥师范学院 数学系,安徽 合肥 230061； 3.安徽大学 安徽省现代成像与显示技术重点实验室,安徽 合肥 230039) |
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| 摘 要： | 针对传统的超分辨率(SR)图像重建方法需要多幅亚 像素图像配准带来的配准误差以及高成本问题,本文将目前迅速发展的压缩感知(CS)理论 引入SR成像,利用大多数自然图像普遍具有的稀疏性,提出一种基于CS的单幅图像SR重建方 法, 不需要其它任何额外的信息采集,可以在单次拍摄条件下捕获的充分数据实现图像 的SR重建。模拟实验表明,本文提出的方法在重建效果和重建时间方面显著优于耦合字典学 习(CDT)方法,在主观视觉质量及其客观信噪比(SNR)度量 方面都具有优势,且实现方法较为简单,具有重要的应用前景。
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| 关 键 词： | 压缩感知(CS) 压缩成像 卷积方法 单幅图像超分辨率(SR) |
| 收稿时间： | 2012/5/21 0:00:00 |
Image super-resolution reconstruction based on compressed sensing |
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| ZHANG Cheng,YANG Hai-rong,CHENG Hong and WEI Sui.Image super-resolution reconstruction based on compressed sensing[J].Journal of Optoelectronics·laser,2013(4):805-811. |
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| Authors: | ZHANG Cheng YANG Hai-rong CHENG Hong and WEI Sui |
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| Institution: | Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing,Anhui University, Hefei 230039,China;Mathematics Department,Hefei Normal University,Hefei 230061,China;Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing,Anhui University, Hefei 230039,China;Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing,Anhui University, Hefei 230039,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | : compressed sensing (CS) compressed imaging convolution method single image su per-resolution (SR) |
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