公开(公告)号：CN104299193A

公开(公告)日：2015-01-21

申请号：CN201410514580.6

申请日：2014-09-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈华华 ,  陈伟超 ,  郭春生

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及一种基于高频和中频信息的图像超分辨率重建方法。本发明的步骤是：首先，计算图像的高频信息和中频信息。图像高频为原高分辨率图像与低分辨率插值放大后图像之间的差值，图像中频为插值放大后的图像与插值放大后且经低通滤波器输出图像之间的差值。其次，将图像高频信息和中频信息作为训练样本对，采用广义迭代收缩方法进行稀疏分解，获得高、中频分量字典对。最后，根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息，结合测试图像插值放大结果，经非局部相似性和反向迭代方法处理后获得高分辨率图像。本发明只需根据测试图像的中频信息重构出高频信息，并结合插值放大图像即可重建出高分辨率图像，重建图像具有锐化的边缘结构。

公开(公告)号：CN104299193B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201410514580.6

申请日：2014-09-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈华华 ,  陈伟超 ,  郭春生

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及一种基于高频和中频信息的图像超分辨率重建方法。本发明的步骤是：首先，计算图像的高频信息和中频信息。图像高频为原高分辨率图像与低分辨率插值放大后图像之间的差值，图像中频为插值放大后的图像与插值放大后且经低通滤波器输出图像之间的差值。其次，将图像高频信息和中频信息作为训练样本对，采用广义迭代收缩方法进行稀疏分解，获得高、中频分量字典对。最后，根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性和反向迭代方法处理后获得高分辨率图像。本发明只需根据测试图像的中频信息重构出高频信息，并结合插值放大图像即可重建出高分辨率图像，重建图像具有锐化的边缘结构。