针对超分辨率重构字典对结构区分度不够、在最优匹配原子搜索中耗时太长的问题,提出了一种多特征联合的分级字典(MFJD).首先,分别用边缘块梯度特征和纹理块局部二值模式(LBP)特征来构建两种分类字典,用于逼近不同类型结构;其次,采用树结构来聚类原子,实现同一字典下的快速原子匹配;最后,引入双边总变分(BTV)正则项来约束重构结果.实验表明:与经典稀疏编码超分辨率重构(SCSR)算法相比,MFJD多特征联合的分级字典使重构图像的PSNR值提高了0.2424 d B,使平均结构相似度(MSSIM)和特征相似度(FSIM)分别提高了0.0043和0.0056;由于结构分类字典维数降低,重构时间降至SCSR算法的22.77%.
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