基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率算法
Single image super-resolution method based on sparse Bayesian estimation
1. 江苏开放大学 信息与机电工程学院, 南京 210017
2. 南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京 210044
摘要
针对现有超分辨率方法对不同低分辨率图像的超分辨率效果差异较大的问题，提出了一种基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率方法。该方法将单图像超分辨率问题看做是回归问题，采用Kronecker脉冲函数作为回归基函数，综合利用图像的局部信息和全局信息寻找特定预测的最优稀疏解决方案，采用贝叶斯方法估计权重，据此重构超分辨率图像。实验结果表明，采用该方法对14幅测试图像运行单图像超分辨率算法，得到的平均峰值信噪比高、方差小、耗时少，证实了该方法的超分辨率效果好、适应性强，且运算效率高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11202106,61201444)
江苏省高校自然科学面上基金资助项目(15KJD520003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0959
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 626-629
文章编号: 1001-3695(2019)02-067-0626-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
袁桂霞, 周先春. 基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 626-629. (Yuan Guixia, Zhou Xianchun. Single image super-resolution method based on sparse Bayesian estimation [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 626-629. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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