基于视觉传达的多帧图像高分辨率重建仿真

摘要

针对传统的高分辨图像重建方法,重建之后的图像细节不够丰富清晰,边缘模糊的问题,提出了 一种基于视觉传达的多帧图像高分辨率重建方法.采用深度学习方法提取高分辨率图像的深层次特征,在稀疏字典超分辨率框架下联合训练特征字典,将提取出来的特征视为ScSR模型中的特征样本,代入PCANet的特征字典中,以此为基础,基于稀疏正则模型对高分辨率图像进行重建,在反向投影全局优化模型基础上引入非局部近似性先验约束对重建图像进行优化,完成多帧图像高分辨率重建优化.实验结果表明,所提方法与其它传统方法相比,图像重建效果更好,图像边缘更加清晰.