關鍵詞:圖像超分辨率 lle算法 kd樹 非負最小二乘法 正交實驗設計
摘要:本文旨在對一種經典的圖像超分辨率方法--LLE算法(局部線性嵌入算法)及其代碼進行一些改進和優化。為提高對大量圖像塊的搜索速度,我們采用kd樹算法整理樣本集;鑒于像素點灰度值的非負性,我們采用非負最小二乘法而不是LLE原來的最小二乘法,確定低分辨率圖像塊與訓練樣本集中k最鄰近圖像塊的回歸系數;最后,考慮到樣本集選取和變換會對實驗結果造成影響,我們對訓練樣本圖像的若干因素進行一系列組合,通過正交實驗設計得出樣本集的最佳選取標準。實驗表明,改進后的LLE圖像超分辨率算法相比傳統的圖像插值算法和原LLE算法,效果有較大的改進。
軟件雜志要求:
{1}來稿若有基金項目或其他資金資助項目,請詳細列出基金或其他資金項目類型、名稱及編號,每篇來稿的基金項目或其他資金資助項目原則上不超過3個。
{2}編輯部收到稿件后立即編號,并給回執,日后聯系時請注明編號。在接到本刊回執3個月未接到稿件處理通知書,系該稿仍在審閱中。
{3}參考文獻盡可能使用近5年公開發表的文獻,數量在10—30條,采用順序編碼制著錄,依照其在文中出現的先后順序用阿拉伯數字標出,并將序號置于方括號中,排列于文后。
{4}每篇文稿均應標引3~8個中文及英文關鍵詞。
{5}來稿需注明作者的真實姓名、單位、地址、郵編、職務、專業等信息,寫明電子郵箱及電話以便聯系。凡學生來稿請務必注明學校、專業和年級。
注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社