基于多字典學習超分辨率重建
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標簽：超分辨率(9901)
針對單一冗余字典在稀疏表示圖像超分辨率重建結果出現不清晰、偽影以及重建過程編碼效率不高、運算時間過長的問題，提出一種基于多字典學習和圖像塊映射的超分辨率重建方法。該方法在傳統稀疏表示的框架下，首先探索局部圖像塊的梯度結構信息，按梯度角度將訓練樣本塊分類；然后為每個子類樣本集學習高低分辨率字典對，再結合最近鄰思想應用生成的字典，為每個子類計算從低分辨率塊到高分辨率塊映射的函數；最后將重建過程簡化為輸入塊和映射函數的乘積，在保證提高重建質量的同時減少了圖像重建的時間。實驗結果表明，所提算法在視覺效果有較大的提升，同時與錨點鄰域回歸算法相比，評價參數峰值信噪比（ PSNR）平均提高約0.4 dB。
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