传统的超分辨重建算法往往采用梯度下降法进行求解，迭代时步长往往通过经验确定。而且不同的图像的最优步长往往不相同。步长过大会导致发散，步长过小会导致收敛缓慢。本算法基于对正则化超分辨重建算法实现的基础上，对步长的选取进行了优化，推导出了每次迭代时的最优步长大小，并将其自适应化，改进了超分辨算法的收敛性，从而能够在更短的时间内取得更加精确的重建结果。相关具体内容请参考对应的论文：Yingqian Wang, Jungang Yang, Chao Xiao, and Wei An, "Fast convergence strategy for multi-image superresolution via adaptive line search," IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 9129-9139.
2019-12-21 19:17:58
4.61MB
1
图像超分辨率程序，基于稀疏表示和正则化方法，程序带有注释，提供相关论文. 可以直接运行.
Matlab code about super-resolution, based on sparse representation and regularization. The codes include annotation. Related paper also provided
2015-04-26 00:00:00
27MB
1
多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移，因此必须对其进行配准，在此基础上进行运动模型估计。然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据
2011-10-23 00:00:00
139KB
1