TY -的A2 Anisetti马可AU -杨,小民AU - Liu Kai AU -甘,Zhongliang盟——燕,Binyu PY - 2016 DA - 2015/12/02 TI -多尺度和Multitopic稀疏表示的多传感器红外图像超限分辨SP - 7036349六世- 2016 AB -基于稀疏编码的方法已成功地用于幅图片超限分辨(SR)重建。然而,老传统稀疏表示图像重建红外(IR)图像通常存在三个问题。首先,红外图像总是缺乏详细的信息。第二,传统的稀疏字典从补丁固定大小,这可能不是捕获图像的精确信息,可能忽略了一个事实,在许多情况下自然图像在不同尺度。最后,传统的稀疏字典学习方法旨在学习通用和overcomplete字典。然而,许多不同的局部结构模式存在。一本字典是不够的在捕获所有不同的结构。我们提出一种新的红外图像SR方法来克服这些问题。首先,我们将来自多传感器的信息来提高红外图像的分辨率。然后,我们使用多尺度补丁来表示图像以更有效的方式。 Finally, we partition the natural images into documents and group such documents to determine the inherent topics and to learn the sparse dictionary of each topic. Extensive experiments validate that using the proposed method yields better results in terms of quantitation and visual perception than many state-of-the-art algorithms. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2016/7036349 DO - 10.1155/2016/7036349 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -