【摘 要】
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常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像，恢复细节信息不充分．本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息；然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071200,60772079);河北省自然科学基金(F2010001294)资助~~
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常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像，恢复细节信息不充分．本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息；然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频带字典，利用图像低频、中频、高频三者之间的预测关恭恢复图像中的高频信息．利用图像的非局部相似性，将其与迭代反向投影算法相结合，进行图像的后处理．实验结果表明，与其他几种基于学习的算法相比，本算法无论是在峰值信噪比、结构相似性指标，还是视觉效果上都有显著的提高．
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