【摘 要】
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这里提出一种基于形态学成分分析(MCA,Morphological Component Analysis)分解和稀疏表示的图像超分辨率算法。首先利用MCA将输入图片分解为纹理部分和结构部分。对于纹理部分,采用基于稀疏表示的方法训练过完备字典,然后重构得到高分辨率的纹理部分;结构部分的高分辨率重构则采用新边缘导向插值算法(NEDI,New Edge-Directed Interpolation)获得
【机 构】
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上海交通大学 信息安全工程学院,上海 200240公安部 第三研究所,上海 201204;
【基金项目】
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信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所)开放基金资助课题;
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这里提出一种基于形态学成分分析(MCA,Morphological Component Analysis)分解和稀疏表示的图像超分辨率算法。首先利用MCA将输入图片分解为纹理部分和结构部分。对于纹理部分,采用基于稀疏表示的方法训练过完备字典,然后重构得到高分辨率的纹理部分;结构部分的高分辨率重构则采用新边缘导向插值算法(NEDI,New Edge-Directed Interpolation)获得。这里提出的方法不需要额外训练图片库,只要利用待重构的低分辨率图片就可以训练得到超完备字典;同时针对纹理
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