基于稀疏表示块和全变分的超分辨率重建研究

针对传统的基于稀疏表示超分辨率重建存在不能同时保存边缘与纹理结构,并且在线运行时间长的问题。一种基于稀疏表示块的超分辨重建算法被提出,首先通过图像训练PCA字典集,然后应用PCA算法得到相应的聚类子字典,在重建的过程中引入全变分正则项,以便联系图像局部之间的信息和加强保存重建过程中的图像纹理特征。最后用分步算法求目标函数,重建得到高分辨率图像。大量的仿真实验结果证明,与传统的超分辨率算法相比,新算法能够改善图像结构特征信息,评价指标值也有一定的提高。