基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

具有随机位移的多帧图像超分辨重建快速算法

常用的多帧图像超分辨重建算法大都基于图像恢复原理,因此计算量大,难以在线实时实现．为此,针对稀疏采样以及具有随机位移情况下的多帧图像超分辨重建问题,提出了三种融合重建快速算法,即邻域组合插值(NCI)方法、邻域扩展插值(NEI)方法以及全局双向线性插值(GTDLI)方法．仿真实验结果表明了三种算法的有效性,而且相对于经典的图像超分辨重建算法具有明显的速度优势．最后通过分析分别给出了三种算法所适合的应用场合．