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基于SM特征字典分类的图像超分辨率

《电子技术与软件工程》2018年 第7期 | 端木春江 汪宇 聂焕焕   浙江师范大学 浙江省金华市321004
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摘 要:文章提出用SM(Sharpness Measure)特征提取方法和基于学习的新方法来重构图像。首先,提取图像的亮度分量部分,对图像进行分块处理,然后对不同的块进行分类处理,本文使用二分类的方法将图像的所有块分为两类。接着通过不同的类做提取特征处理,训练阶段是联合训练的方法得到更优的字典。最后阶段,对于输入的一个图像,先做分块处理,再根据不同的块计算SM值,分到不同的类中,根据相应的字典重构得到所需的图像,传统的插值方法是Bicubic双三次插值方法,本文使用Lanzcos2方法插值得到低分辨率图像,实验证明,提出的方法提高了图像的质量。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 SM特征p 联合训练 超分辨率 稀疏表示
【出 处】 《电子技术与软件工程》2018年 第7期 97-98页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库