【摘 要】
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在正则化超分辨率重建算法中，正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的。在近期文献中，提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法，取得了较好的实验结果。然而在这些方法中，提取空间信息方法的计算量大，导致重建速度慢，限制了算法的应用。提出一种快速空间信息提取方法，并构建自适应参数模型，实验结果显示，该方法在大幅提高重建速度的同时，获得了更好的重建效果。
【机 构】
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朝阳广播电视大学，辽宁朝阳122000苏州大学物理光电与能源学部，江苏苏州215006
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在正则化超分辨率重建算法中，正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的。在近期文献中，提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法，取得了较好的实验结果。然而在这些方法中，提取空间信息方法的计算量大，导致重建速度慢，限制了算法的应用。提出一种快速空间信息提取方法，并构建自适应参数模型，实验结果显示，该方法在大幅提高重建速度的同时，获得了更好的重建效果。
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