公开(公告)号：CN103279933B

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201310225721.8

申请日：2013-06-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 龚卫国 ,  李进明 ,  李伟红 ,  王立 ,  潘飞宇 ,  李正浩 ,  杨利平

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法，其包括（1）利用L0梯度最小化方法和HoG算子生成K个训练簇，然后训练它的对应字典对；（2）依据HoG算子，自适应的选取用于测试的低分辨率图像块对应的几何字典对，并求解出低分辨率图像对应的高分辨率纹理细节图像；（3）利用L0梯度最小化方法求解出用于测试的低分辨率图像对应的高分辨率边缘结构图像；（4）把求解出的高分辨率纹理细节图像加到高分辨率边缘结构图像上得到初始高分辨率图像；（5）对初始高分辨率图像进行全局和局部约束得到最终高分辨率图像。本发明可以使得重建后的图像轮廓更清晰，细节信息更丰富，提高重建后的图像质量。

公开(公告)号：CN103279933A

公开(公告)日：2013-09-04

申请号：CN201310225721.8

申请日：2013-06-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 龚卫国 ,  李进明 ,  李伟红 ,  王立 ,  潘飞宇 ,  李正浩 ,  杨利平

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法，其包括（1）利用L0梯度最小化方法和HoG算子生成K个训练簇，然后训练它的对应字典对；（2）依据HoG算子，自适应的选取用于测试的低分辨率图像块对应的几何字典对，并求解出低分辨率图像对应的高分辨率纹理细节图像；（3）利用L0梯度最小化方法求解出用于测试的低分辨率图像对应的高分辨率边缘结构图像；（4）把求解出的高分辨率纹理细节图像加到高分辨率边缘结构图像上得到初始高分辨率图像；（5）对初始高分辨率图像进行全局和局部约束得到最终高分辨率图像。本发明可以使得重建后的图像轮廓更清晰，细节信息更丰富，提高重建后的图像质量。