自适应匹配追踪图像超分辨算法

摘要 为了提高图像超分辨率重建的效果,提出一种基于自适应匹配追踪稀疏表示的图像超分辨重建算法.该方法采用k次奇异值分解算法联合训练适用于高、低分辨率图像块的联合字典对;然后,寻找输入的低分辨率图像块在低分辨率字典下的稀疏表示;最后,利用字典间的相似性,通过低分辨率稀疏系数和高分辨率字典来生成清晰的高分辨率图像.在稀疏表示过程中,求解稀疏表示系数的优化算法大多使用正交匹配追踪算法.为了提高重构精度,缩短算法时间,采用自适应匹配追踪算法进行求解.实验表明,该算法的重构精度明显优于其他算法,对边缘和细节具有更好的重构能力,并且能够缩短字典训练的时间