【摘 要】
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针对激光遥感图像的超分辨重建问题,提出了基于稀疏字典学习和核稀疏表示的单幅图像超分辨重建算法。该算法首先利用已有的高分辨图像,通过预处理得到高低分辨样本集;然后利
【机 构】
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郑州大学信息工程学院; 中科院微电子研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61306106)
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针对激光遥感图像的超分辨重建问题,提出了基于稀疏字典学习和核稀疏表示的单幅图像超分辨重建算法。该算法首先利用已有的高分辨图像,通过预处理得到高低分辨样本集;然后利用稀疏字典学习技术训练得到稀疏的高低分辨字典对;最后提出了核正交匹配追踪算法求解核稀疏表示问题得到稀疏表示系数,结合高分辨字典重建高分辨图像。相比较现有同类的超分辨重建算法,由于采用了稀疏字典学习技术,该算法训练字典时需要较少的样本数和计算量,同时由于核稀疏表示能够描述图像的细节信息,使得重建效果得到了进一步的提高。实验结果验证了算法的有效性。
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