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A Novel Image Superresolution Reconstruction Algorithm Based on Sparse Representation

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.6 (2015.06)바로가기
  • 페이지
    pp.275-282
  • 저자
    Aili Wang, Xinyuan Wang, Yuji Iwahori, Yuan Feng, Na Jiang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A251516

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원문정보

초록

영어
Superresolution image reconstruction technique uses single or a series of low-resolution images to reconstruct a high resolution image without changing the hardware devices, while improving image quality and the spatial resolution of the image. High resolution means the image with a higher pixel density, can provide more details. In this paper, a novel image superresolution algorithm based on sparse representation is studied. During over-complete dictionary of the training phase, the proposed method improves two aspects including feature extraction and dimension reduction. In the feature extraction process, combining the second derivative with the gradient direction, we construct a new descent direction to improve gradient method. The convergence speed of the new algorithm is faster than the gradient method and can get better results. Then improved two-dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) algorithm is used to reduce the dimension, it could eliminate the correlation of the image lines and column. Experiment results show that this method of image reconstruction is better and faster for high resolution image reconstruction.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Superresolution Reconstruction Algorithm Description
 3. Feature Extraction based on Improved Gradient Method
 4. Improved 2DPCA for Dimensionality Reduction
 5. K-SVD Algorithm Introduction
 6. Experimental Results and Analysis
 7. Conclusion
 References

키워드

superresolution reconstruction sparse representation Overcomplete dictionary improved 2DPCA

저자

  • Aili Wang [ Higher Education Key Lab for Measuring & Control Technology and Instrumentations of Heilongjiang, Harbin, China ]
  • Xinyuan Wang [ Higher Education Key Lab for Measuring & Control Technology and Instrumentations of Heilongjiang, Harbin, China ]
  • Yuji Iwahori [ Dept. of Computer Science, Chubu University, Japan ]
  • Yuan Feng [ Higher Education Key Lab for Measuring & Control Technology and Instrumentations of Heilongjiang, Harbin, China ]
  • Na Jiang [ Higher Education Key Lab for Measuring & Control Technology and Instrumentations of Heilongjiang, Harbin, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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