基于盲反卷积的图像上采样算法

作     者：卢少平 

作者单位：清华大学可视媒体智能处理与内容安全北京市工程研究中心 清华大学计算机科学技术系 

会议名称：《第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）》

会议日期：2010年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家863项目(2009AA01Z329) 国家自然科学基金(60970100) 

关 键 词：图像上采样 边界/细节分解 卷积核估计 反卷积 

摘      要：本文提出了一种基于盲反卷积框架的单幅图像上采样算法。针对双三次上采样会对图像产生过平滑的特点,本文提出通过卷积核来表示边界锐化的转换关系,构造预测锐化边界、估计卷积核二者互为约束的模型并求解卷积核信息,在此基础上采用联合反卷积恢复的策略来实现上采样图像重构。联合反卷积框架中首先由预测的边界和卷积核实现以保持锐化边界为目标的反卷积重构,然后根据纹理细节的丰富性和趋于各项同性的特点,本文采用高斯卷积核迭代残差反卷积来修复图像细节。从本文算法重构的图像以及与其他现有算法结果的对比表明,我们提出的盲反卷积上采样算法能有效生成更符合视觉感知的锐化边界和清晰的纹理细节。