【摘 要】
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针对单幅图像超分辨率(SR)复原样本资源不足和抗噪性差的问题,提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先,该方法通过构建尺度模型,尽可能地扩展搜索
【基金项目】
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广东省自然科学基金面上项目(2016A030313703);广东省自然科学基金资助项目(2016A030313713);广东省科技计划项目(2016B030305002);广东省交通运输厅科技项目(科技-2016-02-030)~~
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针对单幅图像超分辨率(SR)复原样本资源不足和抗噪性差的问题,提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先,该方法通过构建尺度模型,尽可能地扩展搜索空间,克服单幅图像超分辨率训练样本不足的缺陷;接着,通过样例块的几何形变提升了局限性的内部字典大小;最后,为了提升重建图片的抗噪性,利用组稀疏学习字典来重建图像。实验结果表明:与Bicubic、稀疏字典学习(ScSR)算法和基于卷积神经网络的超分辨率(SRCNN)等优秀字典学习算法相比,所提算法可以得到主观视觉效果更为清晰和客观评价更高的超分
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