方向字典子图的初始邻域嵌入重构

摘要：

邻域嵌入超分辨率重构算法在空间邻域选取过程中,细节特征易被大幅度特征分量淹没,为此,提出了基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构算法.对输入图像及邻域利用方向字典进行稀疏分解,从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅度特征；同时,为降低多子图重构的运算量,通过随机森林机制,将输入图像在分类树森林中对应叶子节点图像子库的并集作为初始邻域,减小实际参与运算的图像库大小.实验结果表明,相对于邻域嵌入超分辨率算法,基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构的峰值信噪比值平均提升了1.0959 dB,有效改善了重构效果；重构时间仅为邻域嵌入超分辨率的13.3%,降低了重构复杂度.

关键词：超分辨率重构、邻域嵌入、方向字典、随机森林

所属期刊栏目：39

分类号：TN391(半导体技术)

资助基金：湖南省教育厅科研项目15C0592;电路与系统重点学科建设项目;浙江省自然科学基金项目LQ15F010008;嘉兴市科技计划项目2015AY11009

在线出版日期：2017-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：104-109