徐川　端木春江

摘 要：针对Yang等人提出的基于稀疏表示的图像超分辨率的重建效果不够理想问题，提出了一种将图像卡通纹理分解和稀疏表示相结合的方法用以实现单幅低分辨率图像的超分辨率重建。本文提出的算法涉及到卡通字典和纹理字典的学习，图像重建过程分为两步。首先重建观测低分辨率图像的卡通高分辨率图像和纹理高分辨率图像，最后将重建的卡通和纹理高分辨率图像线性加权叠加，实现低分辨率观测图像的超分辨率重建。实验结果表明，本文提出的方法在主观视觉和客观指标峰值信噪比（PSNR）上都有明显的提升。

关键词：超分辨率；稀疏表示；字典学习；卡通纹理

中图分类号：TP391 文献标识码：A

Abstract：Due to the unsatisfactory result of image super-resolution reconstruction based on sparse representation method proposed by Yang et al，this paper proposes a new method，which combines image cartoon-texture decomposition and sparse representation，to achieve super-resolution reconstruction of low-resolution single images.The algorithm proposed in this paper involves two types of dictionaries：the cartoon dictionary and the texture dictionary.The image reconstruction process is divided into 2 steps：firstly，it reconstructs a high-resolution cartoon image and a high-resolution texture image from a low-resolution image，then，it overlays the newly reconstructed high-resolution cartoon image and the high-resolution texture image through linear weighting.As the experiment result shows，the method proposed in this paper brings significant improvement in both subjective visual quality and objective PSNR （Peak Signal to Noise Ratio）.

Keywords：super resolution；sparse representation；dictionary learning；cartoon-texture

1 引言（Introduction）

提高图像的分辨率一直都是图像处理领域一个重要的课题，由于成像系统及工艺的限制，从硬件方面提高图像分辨率难度大且成本高，所以通过软件算法的方法能够实现图像的超分辨率重建具有重要意义[1]。此外，这种利用算法来实现图像增强的方法广泛应用于军事遥感、卫星成像、视频监控和医学图像等领域，可见它的理论研究极具价值。超分辨率重建，直白地讲，就是通过同一场景下一幅或者多幅低分辨率图像重建一幅清晰的高分辨率图像。目前，图像的超分辨率重建算法主要有三种。第一种是基于插值的超分辨率重建算法，即利用周围像素或者邻近像素点间的关系对高分辨率图像中未知像素进行估计，这类方法简单、运算速度快，缺点是重建的高分辨率图像会存在块效应且图像边缘伴随锯齿效应；……