周林园
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：贵州师范大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于稀疏表示的超分辨率图像重建
- 图像的分辨率决定了描述图像细节的丰富程度，因此对于现有图像，如何提高它的分辨率，是当前图像处理技术研究的热点。为了不增加硬件成本，在现有图像的基础上提高图像分辨率，研究者们提出了超分辨率重建技术。超分辨率重建技术是一种基...
- 周林园
- 关键词：超分辨率字典学习图像重建
- 文献传递
- 基于稀疏表示的超分辨率图像重建被引量：2
- 2016年
- 为提高现有图像的分辨率,在Yang等提出的基于稀疏表示的图像重建方法的基础上进行改进,提出联合高低分辨率块求取稀疏系数的方法。使用初次重建的高分辨率块和输入的低分辨率块在联合字典下再次稀疏分解,用联合分解出的新系数和高分辨率字典重建最终的高分辨率块,该方法可通过迭代使用提升重建性能。实验结果表明,改进的方法在目视效果和PSNR及SSIM二项指标值上都比Yang等方法更佳。
- 周林园苏彩霞曹永锋
- 关键词：超分辨率图像重建
- 稀疏表示和字典学习方法探讨被引量：1
- 2015年
- 稀疏表示理论的重点在于求解稀疏系数,MP算法选择单一原子投影,会出现重复投影情况,改进的OMP算法通过对已选择原子构成的超平面投影求残差克服该问题,加快迭代速度,成为常用的稀疏分解方法。文中也通过对比实验发现基于学习方法得到的字典适应性强于固定字典,而字典学习方法中,K-SVD在求解字典D时,使用逐列更新的方法减少差值,该方法迭代效率优于MOD方法。
- 周林园
- 关键词：正交匹配追踪字典学习
