基于通道间相关性和非局部自相似性的彩色图像超分辨率算法

摘要

cqvip:现有的大多数单图像超分辨率方法仅用于提高单个通道的分辨率。在处理彩色图像时,由于忽略了通道间的相关性,重建的高分辨率图像容易产生失真。针对这些问题,提出了一种综合考虑通道间相关性及非局部自相似性的彩色图像超分辨算法。首先,为了充分利用彩色图像的通道间相关性,分别计算通道间残差信号和三通道平均信号的总变分范数;其次,为了进一步提升超分辨率的结果,基于图像内的非局部自相似性更新重建图像;最后,为了求解所建立的优化问题,提出了基于split-Bregman方法的快速迭代算法。将所提算法与一些主流算法进行了比较,在3倍上采样条件下,所提算法在Set5和Set14数据集上平均可获得的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)增益分别为0.5 dB及0.36 dB。实验结果证明了联合应用通道间相关性及非局部自相似性能有效提升彩色图像的超分辨重建质量。