基于低秩矩阵分解的深过冷熔体图像超分辨率重建

崔仕明王月海

北方工业大学;

摘要：

针对深过冷熔体图像分辨率低,包含信息量少的问题,本文提出一种基于低秩矩阵分解与图像自相似性的超分辨率重建算法.该算法首先利用图像自相似性构造图像金字塔,进一步创建内部样本库进行字典学习.再根据学习到的高低分辨率字典对将输入的低分辨率深过冷熔体图像进行重建,增加其分辨率.然后利用低秩矩阵分解对重建后的高分辨率图像进行优化,去除在重建阶段引入的误差信息,最终得到更加接近真实场景的高分辨率深过冷熔体图像.通过仿真实验结果表明,本文提出的方法可以更好地重建出深过冷熔体所特有的高频细节与边缘纹理.

关键词：深过冷熔体、低秩矩阵分解、字典学习、超分辨率

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金“基于概率光流计算的仿生偏振/光流辅助INS组合导航方法研究”61573019

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-15