基于高分辨率字典的稀疏表征图像超分辨重建方法

摘要

本发明公开了一种基于高分辨率字典的稀疏表征图像超分辨重建方法。其步骤为：(1)构建高分辨率亮度图像库；(2)生成样本训练集；(3)学习过完备字典；(4)初始估计高分辨图像亮度空间；(5)建立图像样本测试集；(6)更新高分辨图像亮度空间；(7)计算权值稀疏矩阵；(8)再更新高分辨图像亮度空间；(9)判断是否重复执行；(10)输出高分辨图像。本发明学习的高分辨率过完备字典可适合不同放大倍数。本发明充分利用稀疏表示、非局部先验和数据保真约束，能够综合利用局部信息和全局信息。本发明具有较强的超分辨率能力，重建的图像更接近真实的图像。