稀疏表示的图像重建

资 源 简 介

稀疏表示的图像重建

详 情 说 明

稀疏表示的图像重建技术是近年来计算机视觉领域的重要突破，它通过挖掘图像数据内在的低维结构特性，解决传统方法难以处理的退化问题。其核心思想在于：任何局部图像块都可以表示为过完备字典中少量原子的线性组合。

在图像去模糊任务中，该方法首先训练出能稀疏编码清晰图像块的字典。当输入模糊图像时，通过稀疏编码约束求解最优表示系数，利用字典和系数重建出去模糊结果。相比直接去卷积的方法，稀疏先验能有效抑制振铃伪影。

超分辨率重建则采用双字典学习策略：分别学习低分辨率和高分辨率图像块的对应字典。重建时先对低分辨率输入进行稀疏分解，再将系数映射到高分辨率字典生成细节。这种基于样本学习的方式，比插值方法更能恢复真实纹理。

关键技术环节包括：自适应字典训练（如K-SVD算法）、稀疏约束优化（如OMP算法）、以及全局重建一致性调节。该方法的优势在于对不同类型的图像退化具有强鲁棒性，但计算复杂度较高，近年常与深度学习相结合提升效率。