自外而内的单幅图像超分辨率复原算法

单幅图像超分辨率(SR)复原是一个病态逆问题, 需要利用图像的先验知识进行正则化约束。提出了一种同时考虑外在样例和内在自相似性的单幅图像SR复原算法, 其中外在先验知识是通过卷积神经网络从外在低分辨率-高分辨率图像对学习得到的, 而内在先验约束由聚类和低秩近似实现。实验结果表明, 本方法在复原效果和稳健性方面优于已有方法。