基于双重字典学习的压缩感知图像超分辨率重建方法

基于双重字典学习的压缩感知图像超分辨率重建方法，专利号：201210184626.3。

随着安防设备的普及，监控设备的应用也会越来越广泛，在我们生活中扮演的角色也越来越重要。由于监控的视野越大或者目标景物离监控设备的距离越远，分配到每个景物上的像素点越少，导致目标景物的细节丢失，图像变得模糊。不利于后续处理与目标识别，因此，对目标景物进行超分辨率重建就显得尤为重要。

超分辨率重建技术在医学成像、卫星遥感遥测、军事侦察与定位以及城市安防等领域有广泛的应用。

本发明将压缩感知理论应用于图像超分辨重建，采用单冗余字典进行稀疏表示。对重建方程采用迭代收缩的方法进行目标超分辨率图像求解，重建结果良好。

本发明可应用于珍贵旧图像恢复，也可应用于安保场合分辨率不高的图像超分辨重建等场合。

基于双重字典学习的压缩感知图像超分辨率重建方法，专利号201210184626.3。

随着安防设备的普及，监控设备的应用也会越来越广泛，在我们生活中扮演的角色也越来越重要，由于监控的视野越大或者目标景物离监控设备的距离越远，分配到每个景物上的像素点越少，导致目标景物的细节丢失，图像变得模糊，不利于后续处理与目标识别，因此，对目标景物进行超分辨率重建就显得尤为重要。超分辨率重建技术在医学成像、卫星遥感遥测、军事侦察与定位以及城市安防等领域有广泛的应用。

本发明将压缩感知理论应用于图像超分辨重建，采用单冗余字典进行稀疏表示，对重建方程采用迭代收缩的方法进行目标超分辨率图像求解，重建结果好。

本发明可应用于珍贵旧图像恢复，也可应用于安保场合分辨率不高的图像超分辨重建等场合。