最小二乘規(guī)則的單幅圖像超分辨算法
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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的超分辨方法是一個(gè)很有發(fā)展前景的單幅圖像超分辨方法,稀疏表達(dá)和字典學(xué)習(xí)是其中的研究熱點(diǎn)。針對(duì)比較耗時(shí)的字典訓(xùn)練與恢復(fù)精度不高圖像重建,從減小低分辨率(LR)和高分辨率(HR)特征空間之間差異性的角度提出了一種使用迭代最小二乘字典學(xué)習(xí)算法(ILS-DLA),并使用錨定鄰域回歸(ANR)進(jìn)行圖像重建的單幅圖像超分辨算法。迭代最小二乘法的整體優(yōu)化過(guò)程極大地縮短了低分辨字典/高分辨字典的訓(xùn)練時(shí)間,它采用了與錨定鄰域回歸相同的優(yōu)化規(guī)則,有效地保證了字典學(xué)習(xí)和圖像重建在理論上的一致性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法的字典學(xué)習(xí)效果比K-均值奇異值分解(K-SVD)和Beta過(guò)程聯(lián)合字典學(xué)習(xí)(BPJDL)等算法更高效,圖像重建的效果也優(yōu)于許多優(yōu)秀的超分辨算法。
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