【摘 要】
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近年来,单图像超分辨率技术在图像处理领域中得到了广泛的应用,比如图像增强与复原、医学成像处理、智能监控处理等。单幅图像的超分辨率任务是从给定的低分辨率图像中重构对应的高分辨率图像。尽管人们已经提出很多的超分辨率方法,但是大多数方法都只是为了提高单个通道的分辨率而设计的。在处理彩色图像时,一种典型的解决方案是将超分辨率方法独立的作用于每个彩色通道;另一种解决方案是将低分辨率图像从RGB空间转换到YC
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近年来,单图像超分辨率技术在图像处理领域中得到了广泛的应用,比如图像增强与复原、医学成像处理、智能监控处理等。单幅图像的超分辨率任务是从给定的低分辨率图像中重构对应的高分辨率图像。尽管人们已经提出很多的超分辨率方法,但是大多数方法都只是为了提高单个通道的分辨率而设计的。在处理彩色图像时,一种典型的解决方案是将超分辨率方法独立的作用于每个彩色通道;另一种解决方案是将低分辨率图像从RGB空间转换到YCbCr空间,再凭借人眼对于亮度变化的敏感性,将复杂的超分辨率方法仅仅作用于亮度通道,而对剩下的色度通道只采用简单的双三次插值处理。在上述的两种解决方案中,没有充分利用彩色图像通道间相关性,因此重构的图像可能会存在色偏的现象或者出现伪影的现象。为了更高效的将彩色图像通道间相关性融进单图像超分辨率方法的框架中,本文提出了两种基于通道间相关性的彩色图像超分辨率方法:(1)为了能够有效利用彩色图像通道间相关性,提出一种基于通道间相关性的彩色图像超分辨率算法。在所提出的模型中,为了有效利用彩色图像颜色通道间相关性,采用总变分模型表征通道间相关性的结构特性,并在已有的多通道约束超分辨率算法模型上提出两点改进:首先,用L1代替L2范数来测量彩色图像三个颜色通道间相关性;其次,除了考虑颜色通道间相关性,还需要同时考虑这三个颜色通道的平均信息。(2)所提出第一种算法模型没有充分考虑彩色图像的非局部自相似性,为了能够更加有效地提升该算法的性能,在该算法模型的基础上加入了彩色图像非局部自相似性约束,从而能够准确运用图像内的先验知识,获取高质量的重建结果。实验结果表明,与已有的同类算法相比,所提出的算法在主客观质量上均有相应的提升。
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