基于局部非局部聯合模型的壓縮圖像插值技術

高欣瑋++趙德斌

摘要：本文提出了一種基于局部自回歸模型和非局部自相似模型的正則化的壓縮圖像插值技術。傳統的基于圖像先驗模型正則化圖像插值技術存在著2個缺陷。一方面，通常是只利用一個圖像的先驗特性，不能得到視覺質量很好的超分辨率效果；另一方面，在描述圖像的非局部自相似特性時，多數利用一種相似塊加權的方式來描述當前塊，沒能夠將具有相同紋理的一系列的相似塊的特性描述完整。基于以上2點考慮，研究設計整合了2種不同的模型：局部自回歸模型和非局部自相似模型，形成一個整體的正則化的框架。不同于傳統的只利用高低分辨率之間幾何二元性的自回歸模型，本文提出了一種自適應加權的在高分辨率圖像上迭代的自回歸模型；而非局部的自相似模型，并且以相似塊組成的一個三維數據結構的變換域稀疏性來對一系列的相似塊統一描述。由于壓縮圖像的特點，研究針對壓縮圖像提出了軟數據精度項，最終采用分離布萊格曼方法來求解整體的正則化目標函數。

關鍵詞： 插值技術； 壓縮圖像

中圖分類號： TP391.41

文獻標志碼： A

文章編號： 2095-2163（2016）06-0134-05