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基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

张秀 周巍 段哲民 魏恒璐

张秀, 周巍, 段哲民, 魏恒璐. 基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(1): 126005-0126005(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0126005
引用本文: 张秀, 周巍, 段哲民, 魏恒璐. 基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(1): 126005-0126005(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0126005
Zhang Xiu, Zhou Wei, Duan Zhemin, Wei Henglu. Convolutional sparse auto-encoder for image super-resolution reconstruction[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(1): 126005-0126005(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0126005
Citation: Zhang Xiu, Zhou Wei, Duan Zhemin, Wei Henglu. Convolutional sparse auto-encoder for image super-resolution reconstruction[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(1): 126005-0126005(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0126005

基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

doi: 10.3788/IRLA201948.0126005
基金项目: 

国家自然科学基金(61602383);陕西省自然科学基金(2017JQ6019)

详细信息
    作者简介:

    张秀(1987-),女,博士生,主要从事图像处理方面的研究。Email:zhangxiu_03@163.com

  • 中图分类号: TP391

Convolutional sparse auto-encoder for image super-resolution reconstruction

  • 摘要: 针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比(PSNR)结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-08-12
  • 修回日期:  2018-09-15
  • 刊出日期:  2019-01-25

基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

doi: 10.3788/IRLA201948.0126005
    作者简介:

    张秀(1987-),女,博士生,主要从事图像处理方面的研究。Email:zhangxiu_03@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61602383);陕西省自然科学基金(2017JQ6019)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比(PSNR)结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。

English Abstract

参考文献 (22)

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