[00138518]基于KSVD字典学习的多任务超分辨率图像重构方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于KSVD字典学习的多任务超分辨率图像重构方法,主要解决现有方法在高放大因子下重构图像质量下降比较严重的问题。其主要步骤为：首先输入训练图像,对其进行滤波提取特征;再抽取图像小块构造一个矩阵M,将其分成K类,得到K对初始字典H1,H2...Hk和L1,L2...Lk;然后利用KSVD方法将K对初始字典H1,H2...Hk和L1,L2...Lk,训练成K对新的字典Dh1,Dh2...Dhk和Dl1,Dl2...Dlk;最后利用多任务算法和字典Dh1,Dh2...Dhk和Dl1,Dl2...Dlk,对输入的低分辨率图像进行超分辨率重构,得到最终重构图像。本发明能够对各种自然图像,包括动植物和人等非纹理类图像以及建筑物等纹理性比较强的图像进行重构,并且在高放大因子条件下能够有效提高重构图像质量。
