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基于分离字典的图像超分辨率重建 被引量：3
1
作者 张凤珍 岑翼刚 +3 位作者 赵瑞珍 王艳红 张琳娜 胡绍海 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期275-288,共14页
传统的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法,需要将图像进行分块并列化为向量,这样就破坏了图像块内邻域像素间的相关性.为了更好地利用图像邻域内的结构信息,本文结合分离字典能从不同方向对图像块进行稀疏表示的特性,提出了基于分离... 传统的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法,需要将图像进行分块并列化为向量,这样就破坏了图像块内邻域像素间的相关性.为了更好地利用图像邻域内的结构信息,本文结合分离字典能从不同方向对图像块进行稀疏表示的特性,提出了基于分离字典的图像超分辨率重建算法.实验结果表明,与传统基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法相比,本文算法不仅提高了图像重建的速度,而且在PSNR和SSIM两个衡量指标上都优于传统基于稀疏表示的超分辨率重建算法(PSNR提高约0.2 dB, SSIM提高约0.01). 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 2D 稀疏编码 黎曼流形 稀疏表示 分离字典
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基于分离字典构造的快速压缩感知重构算法
2
作者 张长伦 余沾 +1 位作者 王恒友 何强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3795-3797,3831,共4页
针对当前压缩感知重构算法存在重构质量偏低、重构时间过长等问题,提出了基于矩阵流形分离字典构造的分块压缩感知重构算法。首先,该算法基于矩阵流形模型训练出可分离稀疏表示矩阵,并对其正交化;其次,构造随机测量矩阵,并利用矩阵运算... 针对当前压缩感知重构算法存在重构质量偏低、重构时间过长等问题,提出了基于矩阵流形分离字典构造的分块压缩感知重构算法。首先,该算法基于矩阵流形模型训练出可分离稀疏表示矩阵,并对其正交化;其次,构造随机测量矩阵,并利用矩阵运算将其与得到的稀疏表示矩阵进行结合,进而构造出一组分离字典;最后,将该字典用于信号压缩感知中,并通过线性运算实现信号的快速重构。实验结果表明,与当前主流的压缩感知重构算法相比,所提算法在重构精度以及重构时间上都具有一定提升,并在对实时性要求高的领域中具有很好的应用价值。 展开更多
关键词 压缩感知 矩阵流形 分离字典 快速重构
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基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法 被引量：8
3
作者 杜伟男 胡永利 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期43-48,共6页
为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保... 为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 超分辨率重建 二维可分离字典 残差字典
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基于可分离字典的稀疏和低秩表示图像去噪 被引量：2
4
作者 张雷 刘丛 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第21期153-161,共9页
目的为了有效去除图像中的椒盐噪声,提高图像质量。方法文中将可分离字典和低秩表示结合,提出基于可分离字典的稀疏和低秩表示算法(SLRR-SD)。首先,使用可分离字典代替传统的过完备字典可分离字典可以对二维图像直接表示。其次,使用Frob... 目的为了有效去除图像中的椒盐噪声,提高图像质量。方法文中将可分离字典和低秩表示结合,提出基于可分离字典的稀疏和低秩表示算法(SLRR-SD)。首先,使用可分离字典代替传统的过完备字典可分离字典可以对二维图像直接表示。其次,使用Frobenius范数对分离字典进行约束以挖掘字典内部的低秩性。此外,为了挖掘图像内部的稀疏结构,对表示系数使用稀疏约束进一步提升表示的有效性。结果提出的算法在噪声强度为5%、10%、20%和30%下,PSNR/FSIM的平均值分别为32.736/0.975、29.769/0.957、29.295/0.951和26.768/0.921。结论文中算法保留了相邻列之间的相关性,并且可分离字典优化过程也降低了计算负担。实验结果表明,该算法在保留原图像信息的同时能更好地完成去噪任务。 展开更多
关键词 图像去噪 低秩表示 稀疏表示 可分离字典学习
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基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法 被引量：1
5
作者 张长伦 余沾 +1 位作者 王恒友 何强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2400-2409,共10页
针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后... 针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后将该分离字典用于图像重建中,通过简单的线性运算实现图像的快速重建.实验结果表明,本文算法相比于传统的重建算法,针对训练集同类图像,具有十分显著的重建性能,对于其他不同类型的图像,依然有不错的重建质量,极大地降低了重建时间. 展开更多
关键词 压缩感知 广义低秩矩阵分解 分离字典训练 快速重建
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