快速方向字典插值的中低倍率超分辨率算法*

王钟斐，王 彪

宝鸡文理学院 数学与信息科学学院，陕西 宝鸡 721013

1 引言

随着人们对视频和显示质量需求的逐渐增加，作为视频质量的重要特性，视频的图像分辨率已经逐渐过渡到目前主流市场的4K水平[1-2]。为了满足越来越高的图像分辨率，终端显示设备的分辨率也逐渐加大。但是由于陈旧视频源的分辨率较低，且低分辨率（low resolution，LR）视频源在高分辨率（high resolution，HR）显示设备上不能得到较好的显示效果，因此视频源从LR向HR转化的超分辨率[3-4]（super resolution，SR）技术的研究被广泛关注。

基于当前市场需求，SR应用主要分为两类：一类为视频源从LR直接转化为HR后，通过网络传输且显示[5-7]；另一类为LR视频源通过网络传输后，在显示端转化为HR后显示。可以看出，后者在提高视频分辨率的同时可以节约大量的网络带宽。因此显示端的实时SR技术成为研究的重中之重[8-10]。

目前SR技术主要从现实应用角度分为两种，分别为实时系统中SR和非实时系统中SR，非实时系统中SR代表算法为基于深度学习的方法[11-12]，实时系统中SR代表算法为基于方向插值的方法[13-16]。在基于学习的方法中，典型算法为稀疏矩阵的字典算法，该方法认为LR和HR存在映射关系，通过大量LR和HR数据的训练学习，找到最优的映射矩阵。图像由LR到HR的转化过程中，通过查找对应类型的映射矩阵，实现图像的SR重建。该方法为了获取最优的图像质量，需要存储海量的映射矩阵和边信息，并且运算复杂度极高。由于该方法的海量存储导致实现成本增加，且运算复杂度过大不能达到实时的要求，因此该方法目前不适于工业量产。……