基于ANNF和结构相似性的单帧超分辨率图像重建算法

摘要

针对相似最近邻算法ANNF较差的稳定性,提出了一种字典学习和简单正则化相结合的算法,在ANNF处理之后,运用结构相似性对其进行简单正则化操作.首先解决单一图像的SR字典学习问题;然后利用k-d树对输入的图像特征匹配进行运算,得到ANNF映射;最后将ANNF结果进行相似性正则化处理,只需要几次迭代就能完成后续处理,得到最终的高分辨率图像.采用峰值信噪比PSNR和均方误差RMSE比较各算法效果.从实验结果数据可以看出,算法具有最高的PSNR值和最低的均方误差,从实验结果图像可以看出,其算法的纹理保留的最好,效果最自然,另外从对高斯模糊的鲁棒性分析来看,算法鲁棒性完全优于其他算法.