图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法

摘要

在利用稀疏邻域嵌入来改进视觉伪影的图像超分辨率过程中,以稀疏特征进行高频信息估计时会产生过拟合,导致图像目标的边缘纹理部分过于平滑而丢失细节信息.针对此问题,提出图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法.首先通过建立高/低分辨率样本块对模型并进行字典对学习,同时得到样本对模型的同构稀疏表示系数;然后以图像块稀疏结构相似度作为特征,在样本对模型中进行稀疏结构相似邻域选择;最后建立图像超分辨率目标函数,将邻域加权估计、稀疏线性组合以及下采样逼近作为约束项,采用共轭梯度算法进行模型求解.利用公共数据仿真实验和实际采集图像进行实验,并对主要参数进行验证和分析,结果表明,该方法在抑制视觉伪影的同时有效地保留了图像细节信息,峰值信噪比和结构相似度等客观评价指标也有所提高.