基于结构相似性正则化和稀疏编码的医学图像超分辨率

最近，通过稀疏编码的单图像超分辨率重建（SISR）引起了越来越多的兴趣。 考虑到医学图像中明显存在重复的图像结构，本研究通过稀疏编码和结构相似性提出了一种正规化的SISR方法。 基于像素的恢复被作为正则化项并入以利用医学图像的非局部结构相似性，这对于进一步提高恢复的医学图像的质量非常有帮助。 提出了一种替代变量优化算法，并使用包括CT，MRI和超声图像在内的一些医学专家来研究所提出方法的性能。 结果表明我们的方法优于同类方法。