基于压缩感知的超分辨率图像重建

？压缩感知(cs)利用图像稀疏表示的先验知识，从少量的观测值中重建出原始图像。将cs理论应用于单幅图像超分辨率(sr)，提出一种基于两步迭代收缩算法和全变分(tv)稀疏表示的图像重建方法。该方法无需任何训练集，仅需单幅低分辨率实现图像重建。算法在测量矩阵里加入下采样低通滤波器以使sr问题满足应用cs理论的有限等距性质;采用tv正则化函数，利用两步迭代法引入tv去噪算子，可以更好地重建图像边缘。实验结果证明，与已有的超分辨率方法相比，在不同的放大倍数下所提方法重建图像视觉效果更好，在峰值信噪比(psnr)的评价指标上有显著的提高(4~6db)，且实验证实滤波器的引入决定算法的重建质量。