【摘 要】
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在基于稀疏表示的超分辨率重建过程中，当对图像进行稀疏编码时由于其分解残差并不是简单的符合高斯分布或拉普拉斯分布，针对这一问题提出混合高斯稀疏编码模型。模型基于最大似然估计准则，首先定义目标函数为加权 l2范数逼近问题，根据分解残差定义其权值，采用迭代重加权稀疏编码算法进行求解。然后基于此模型建立超分辨率重建模型和算法，利用此方法学习训练出同构的高 /低分辨率过完备字典并求得图像的稀疏表示，最后对重建过程进行改进以提高算法对噪声的鲁棒性。实验结果验证了本文方法的有效性。
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009陆军军官学院a.计算中心陆军军官学院b.光电技术与系统实验室,合肥230031
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在基于稀疏表示的超分辨率重建过程中，当对图像进行稀疏编码时由于其分解残差并不是简单的符合高斯分布或拉普拉斯分布，针对这一问题提出混合高斯稀疏编码模型。模型基于最大似然估计准则，首先定义目标函数为加权 l2范数逼近问题，根据分解残差定义其权值，采用迭代重加权稀疏编码算法进行求解。然后基于此模型建立超分辨率重建模型和算法，利用此方法学习训练出同构的高 /低分辨率过完备字典并求得图像的稀疏表示，最后对重建过程进行改进以提高算法对噪声的鲁棒性。实验结果验证了本文方法的有效性。
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