计算机应用研究

作者：端木春江,沈碧婷,

单位：浙江师范大学a.物理与电子信息工程学院;b.数学与计算机科学学院,浙江金华321004；

关键词：超分辨率,邻域回归,高频重建,低频重建,

基金：国家自然科学基金资助项目(61401399)；浙江省自然科学基金资助项目(LY15F010007,LY18F010017)；；

为了提高医学图像的分辨率，提出一种基于内部样例的邻域回归超分辨率方法。首先，把输入的低分辨率图像当做高分辨率图像去构造基于自身实例的内部图像训练集，不再依赖外部训练集；然后，把高分辨率重建分成高频重建和低频重建，用邻域回归方法重建图像高频细节部分，用双三次插值方法重建低频部分；最后，用迭代组合的方法联合高频分量和低频分量来获得最终输出的高分辨率图像。实验结果表明，该方法性能优于传统的超分辨率重建算法，重建出的医学图像视觉效果更真实。

来源：2020年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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