基于改进邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法

摘要

现有的基于压缩感知的超分辨率重建模型需要对高分辨率图像进行初始估计,而初始估计的准确与否直接影响图像重建的质量与迭代次数。针对此问题,本文引入非局部均值正则项以改进邻域嵌入方法,从而获得更加准确的高频初始估计;同时利用低分辨率图像的局部自相似性和多尺度结构相似性构建约束项,从而提出了一种基于改进的邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法,充分结合两者的优势,增强了先验估计的表达能力。实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在客观评价指标和主观视觉质量上均有显著提高。