基于学习的光学区域图像超分辨率重建算法的改进

针对基于学习的图像超分辨率重建存在着结果边缘模糊和速度比较低的问题,提出了通过将马尔科夫随机场运用到图像超分辨率重建,进行字典训练,随机选取训练图像块,并采用双三次插值方法放大图像颜色信息和图像的结构部分,将学习重建的图像和双三次插值得到的图像合并,得到最终结果。实验结果表明,运用峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(Stractural similarity,SSIM)来客观评价图像重建效果,本文的算法重建图像效果较好,重建时间也有了一定的提高。