文献类型：期刊文章

作　　者：刘芳华[1] 阮若林[2] 倪浩[1] 王建峰[3]

机构地区：[1]湖北科技学院电子与信息工程学院,湖北咸宁437100 [2]湖北科技学院生物医学工程学院,湖北咸宁437100 [3]湖北科技学院网络管理中心,湖北咸宁437100

出　　处：《电讯技术》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61271256);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2017183);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513)

年　　份：2017

卷　　号：57

期　　号：8

起止页码：957-962

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 d B和0.018 7。同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。

关 键 词：人脸图像 超分辨率重建 稀疏编码  在线字典学习  

分 类 号：TN919.8]