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题名自适应匹配追踪图像超分辨算法
被引量：2
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作者
华臻
张海程
李晋江
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机构
山东工商学院信息与电子工程学院
山东工商学院山东省高等学校协同创新中心、未来智能计算
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第10期2339-2344,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61472227,61772319,61602277)资助.
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文摘
为了提高图像超分辨率重建的效果,提出一种基于自适应匹配追踪稀疏表示的图像超分辨重建算法.该方法采用k次奇异值分解算法联合训练适用于高、低分辨率图像块的联合字典对;然后,寻找输入的低分辨率图像块在低分辨率字典下的稀疏表示;最后,利用字典间的相似性,通过低分辨率稀疏系数和高分辨率字典来生成清晰的高分辨率图像.在稀疏表示过程中,求解稀疏表示系数的优化算法大多使用正交匹配追踪算法.为了提高重构精度,缩短算法时间,采用自适应匹配追踪算法进行求解.实验表明,该算法的重构精度明显优于其他算法,对边缘和细节具有更好的重构能力,并且能够缩短字典训练的时间.
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关键词
超分辨率重建
稀疏表示
自适应匹配追踪算法
字典学习
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Keywords
super-resolution reconstruction
sparse representation
adaptive matching pursuit algorithm
dictionary learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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