| 基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构 |
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| 引用本文： | 艾娜,彭进业,王珺,王琳.基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构[J].西北大学学报,2018(1):57-65. |
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| 作者姓名： | 艾娜 彭进业 王珺 王琳 |
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| 作者单位： | 西北工业大学电子信息学院;西北大学信息科学与技术学院; |
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| 摘 要： | 该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。
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| 关 键 词： | 双重稀疏性字典 单幅图像超分辨率重构 自举算法 K-SVD算法 |
Single image super-resolution based on bootstrapping method combining learned double sparsity dictionaries |
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