李欣 崔子冠 孫林慧 朱秀昌

摘 要：針對基于稀疏重建的圖像超分辨率（SR）算法一般需要外部訓(xùn)練樣本，重建質(zhì)量取決于待重建圖像與訓(xùn)練樣本的相似度的問題，提出一種基于局部回歸模型的圖像超分辨率重建算法。利用局部圖像結(jié)構(gòu)會在不同的圖像尺度對應(yīng)位置重復(fù)出現(xiàn)的事實，建立從低到高分辨率圖像塊的非線性映射函數(shù)一階近似模型用于超分辨率重建。其中，非線性映射函數(shù)的先驗?zāi)Ｐ褪侵苯訉斎雸D像及其低頻帶圖像的對應(yīng)位樣本塊對通過字典學(xué)習(xí)的方法得到。重建圖像塊時利用圖像中的非局部自相似性，對多個非局部自相似塊分別應(yīng)用一階回歸模型，加權(quán)綜合得到高分辨率圖像塊。實驗結(jié)果表明，該算法重建的圖像與同樣利用圖像具有自相似性的相關(guān)超分辨率算法相比，峰值信噪比（PSNR）平均提高0.3～1.1dB，主觀重建效果亦有明顯提高。

關(guān)鍵詞：超分辨率；局部回歸；字典學(xué)習(xí)；稀疏重建；非局部自相似

中圖分類號： TN911.73；TP391.41 文獻標志碼：A英文標題