改进相似性度量模型的单幅图像自学习超分辨算法

作者：赵丽玲; 孙权森相似性度量方差自学习单幅图像超分辨率

摘要：在自学习超分辨算法中，高低分辨率图像块匹配是否准确是算法的关键。在高低分辨率图像块匹配过程中，考虑图像块纹理结构的重要性，提出了一种基于纹理约束的图像块相似性度量模型，应用该模型完成了高低分辨率图像块更为准确的匹配，使超分辨结果图像的细节更加丰富，进一步提高了图像质量。该算法仅使用了单幅低分辨率图像自身的相关先验信息，有效提升了图像的空间分辨率。实验结果表明，与双三次插值算法、自相似学习超分辨算法相比，本文提出的算法超分辨视觉效果更好，并且在客观评价指标中同样表现良好。

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