公开(公告)号：CN103714526B

公开(公告)日：2016-04-20

申请号：CN201310733234.2

申请日：2013-12-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  焦李成 ,  张辽 ,  马晶晶 ,  马文萍 ,  刘芳 ,  刘红英 ,  熊涛

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于稀疏多流形嵌入的超分辨率图像重构方法，其步骤为：首先对一组高分辨训练图像提取中、高频特征，构造中、高频特征训练库；在多流形的假设基础上，对中、高频特征训练库进行聚类，得到不同类别的中、高频特征集对；对输入的低分辨图像，用与训练图相同的提取中频特征的方法提取中频特征，找到与其最近的训练中频特征中心，并将该中心所在的类指定为其邻域搜索范围；对所处理中频块在所在类中通过稀疏优化问题的求解确定来自同一流形的稀疏近邻的位置，最后通过最小二乘求解得到重构的高频块，待所有块处理完，便可以合成高频图；将高频图加到放大的低分辨图中，得到初始估计的重构图像；对初始估计重构图像通过常用的后处理方法从而得到最终结果。

公开(公告)号：CN103714526A

公开(公告)日：2014-04-09

申请号：CN201310733234.2

申请日：2013-12-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  焦李成 ,  张辽 ,  马晶晶 ,  马文萍 ,  刘芳 ,  刘红英 ,  熊涛

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于稀疏多流形嵌入的超分辨率图像重构方法，其步骤为：首先对一组高分辨训练图像提取中、高频特征，构造中、高频特征训练库；在多流形的假设基础上，对中、高频特征训练库进行聚类，得到不同类别的中、高频特征集对；对输入的低分辨图像，用与训练图相同的提取中频特征的方法提取中频特征，找到与其最近的训练中频特征中心，并将该中心所在的类指定为其邻域搜索范围；对所处理中频块在所在类中通过稀疏优化问题的求解确定来自同一流形的稀疏近邻的位置，最后通过最小二乘求解得到重构的高频块，待所有块处理完，便可以合成高频图；将高频图加到放大的低分辨图中，得到初始估计的重构图像；对初始估计重构图像通过常用的后处理方法从而得到最终结果。