一种自适应在线字典学习的图像超分辨率方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201210535873.3
IPC分类号：G06T5/50
申请日期：
2012-12-10
申请人：
宁波大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种自适应在线字典学习的图像超分辨率方法
申请号	CN201210535873.3	申请日期	2012-12-10
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-04-03	公开/公告号	CN103020935A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕 G06T5/50 通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;5;0查看分类表>
申请人	宁波大学	申请人地址	浙江省宁波市江北区风华路818号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	宁波大学	当前权利人	宁波大学
发明人	符冉迪;石大维;金炜;李纲;尹曹谦
代理机构	宁波奥圣专利代理事务所（普通合伙）	代理人	程晓明

摘要

本发明公开了一种自适应在线字典学习的图像超分辨率方法，首先选定一组高分辨率和低分辨率训练图像集，然后在高/低训练图像集上建立一种对应关系，通过高/低分辨率字典对为重构图像提供了更多的先验信息，在高放大因子下也能获得较好的重构效果；同时本发明使用了SP稀疏编码算法，克服了传统贪婪算法重构精确度不高的缺点，同时保持了较低的计算复杂度；优点是服了当下主流字典学习算法中（如MOD、K-SVD等）计算复杂、训练速度慢的缺点，在总体上缩短了图像重构时间，与现有的基于学习图像超分辨率技术相比，本发明提出的方法具有更高的重构精度和更短的算法时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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