新的基于稀疏表示单张彩色超分辨率算法

？传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对，训练时间长且对样本库依赖较大。针对传统算法的不足，提出一种新的单张彩色图像超分辨率算法。该方法基于稀疏编码超分辨率模型，利用图像自相似性和冗余特性，并结合图像金字塔结构，采用低分辨率图像本身来训练高、低分辨率图像块的字典对。同时，针对彩色图像，该算法采用一种基于稀疏表示的彩色图像存储技术，将彩色图像的三通道值组合成一个向量进行图像稀疏处理，以更好地维持原始图像细节信息。实验结果表明，与传统的超分辨率算法相比，该算法不但有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(psnr)，而且计算速度快。