基于稀疏表示的图像超分辨率重建

资 源 简 介

基于稀疏表示的图像超分辨率重建

详 情 说 明

稀疏表示在图像超分辨率重建中的应用

稀疏表示是一种信号处理技术，它假设信号可以在某个变换域（如小波、DCT或学习得到的字典）中用少量非零系数表示。在图像超分辨率重建中，我们利用这一特性从低分辨率图像中恢复出高分辨率细节。

核心思想是通过训练一个过完备字典，使低分辨率图像块和高分辨率图像块在该字典下具有相同的稀疏表示系数。重建时，首先对输入的低分辨率图像进行稀疏编码，然后利用学习到的映射关系重构对应的高分辨率图像块，最后将这些块融合成完整的高分辨率图像。

对于视频超分辨率，还需考虑帧间的时间一致性。通常采用运动估计和补偿技术对齐相邻帧，确保重建的视频在时间维度上平滑过渡。

Matlab实现中会涉及以下几个关键步骤：字典学习（如K-SVD算法）、稀疏编码（如OMP算法）、高分辨率块重构以及后处理（如非局部均值去噪）。这种方法的优势在于能够有效保持图像边缘和纹理细节，避免传统插值方法导致的模糊问题。