【摘 要】
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基于字典学习的图像超分辨重建算法是近年来的研究热点。针对单一字典难以准确地表示各种不同类型图像块的问题,文中提出一种基于边缘检测和分类字典学习的超分辨重建算法,通
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071167);江苏省自然科学青年基金(BK20130867);江苏省高校自然科学研究(12KJB510019);南京邮电大学校科研基金(NY213136);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXLX11_0406,CXLX12_0474)资助项目
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基于字典学习的图像超分辨重建算法是近年来的研究热点。针对单一字典难以准确地表示各种不同类型图像块的问题,文中提出一种基于边缘检测和分类字典学习的超分辨重建算法,通过对预采集的样本图像块数据集进行分类,训练得到紧的子字典,对于给定的测试图像块自适应地选择相应的子字典,完成图像的超分辨重建。考虑到低分辨图像丢失的主要是高频细节,故通过边缘检测的方法,将图像中的边缘块进行字典学习的超分辨重建,而非边缘块采用简单的插值算法。与目前基于字典学习的超分辨重建算法相比,文中算法有效地保证重建图像的质量,并大大减少运算时
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