一种基于AdaBoost实例回归的超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于AdaBoost实例回归的超分辨率重建方法，通过统计机器学习方法和最优化估计理论，首先利用K‑SVD字典学习方法从训练集中学习一个具有强表征能力的字典作为锚点，假定每个锚点的K个最近邻初始均为均匀分布的；接着利用脊回归的方法建立一组K个回归器做为初始回归器。然后估计高分辨特征，计算估计误差和回归器系数，更新权重分布，采用AdaBoost回归的思想经过T次增强回归建立一组K个强回归器；最后用于重建的目标回归器与初始回归器和强回归器两部分组成，以有效逼近低分辨与高分辨特征之间复杂的非线性关系，实现处理速度快、重建质量高的实例回归超分辨重建。本发明可以实现快速、高效、性能更好地实例回归超分辨重建。