自适应的图像在线字典学习超分辨率重建算法

提出一种参数自适应的在线字典学习图像超分辨率重建算法。在经典的稀疏表示算法框架下,运用在线字典学习方法来提高字典学习的精度。通过参数自适应方法灵活调整稀疏重建阶段的正则化参数,并依据每个图像块的特点自适应确定正则化参数,以此克服人为设定参数的单一性和非最佳参数值的缺点。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可有效降低测试图像对训练图像集的依赖程度,同时克服图像在重建过程中存在的局部模糊或失真,进一步提高重建图像的质量。