基于低秩矩阵分解的深过冷熔体图像超分辨率重建

论文摘要

针对深过冷熔体图像分辨率低,包含信息量少的问题,本文提出一种基于低秩矩阵分解与图像自相似性的超分辨率重建算法.该算法首先利用图像自相似性构造图像金字塔,进一步创建内部样本库进行字典学习.再根据学习到的高低分辨率字典对将输入的低分辨率深过冷熔体图像进行重建,增加其分辨率.然后利用低秩矩阵分解对重建后的高分辨率图像进行优化,去除在重建阶段引入的误差信息,最终得到更加接近真实场景的高分辨率深过冷熔体图像.通过仿真实验结果表明,本文提出的方法可以更好地重建出深过冷熔体所特有的高频细节与边缘纹理.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王月海,崔仕明

关键词: 深过冷熔体,低秩矩阵分解,字典学习,超分辨率

来源: 北方工业大学学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用

单位: 北方工业大学信息学院

基金: 国家自然科学基金“基于概率光流计算的仿生偏振,光流辅助INS组合导航方法研究”(61573019)

分类号: TG111.4;TP391.41

页码: 9-15

总页数: 7

文件大小: 402K

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标签：深过冷熔体论文;  低秩矩阵分解论文;  字典学习论文;  超分辨率论文;