【摘 要】
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针对传统字典学习(dictionary learning,DL)的超分辨率重建方法,低分辨率图像块细节欠缺严重,导致重建的高分辨图像块无法获得最佳的高分辨率图像块。结合图像自身的自学习和自然图像库信息进行超分辨率重建。首先,通过自学习建立金字塔阶梯式训练图像集,结合协作表示(collaborative representation,CR)理论和支持向量回归(support vector regre
【机 构】
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西华大学计算机与软件工程学院,西华大学机器人研究中心
【基金项目】
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国家教育部春晖计划项目(Z2015102),国家自然科学基金资助项目(61532009),四川省教育厅自然科学重点项目(11ZA004),西华大学研究生创新基金项目(ycjj2017179)
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针对传统字典学习(dictionary learning,DL)的超分辨率重建方法,低分辨率图像块细节欠缺严重,导致重建的高分辨图像块无法获得最佳的高分辨率图像块。结合图像自身的自学习和自然图像库信息进行超分辨率重建。首先,通过自学习建立金字塔阶梯式训练图像集,结合协作表示(collaborative representation,CR)理论和支持向量回归(support vector regression,SVR)技术学习多层超分辨率映射模型,将得到的多张外部图像作为字典学习模型的低分辨率图像与原
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