【摘 要】
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针对信号的稀疏分解特征,结合图像的超分辨率复原的特点,提出了基于稀疏表示的图像超分辨率复原算法,对两个过完备字典的训练过程、稀疏表示复原算法处理过程进行阐述,同时对
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(2013011017-3)
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针对信号的稀疏分解特征,结合图像的超分辨率复原的特点,提出了基于稀疏表示的图像超分辨率复原算法,对两个过完备字典的训练过程、稀疏表示复原算法处理过程进行阐述,同时对改进算法中采用的优化的特征提取算法和自适应边缘方向插值优化低分辨率图像的初始估计两个过程进行详细描述,并通过MATLAB对其进行仿真和验证,实验结果表明,改进算法的复原效果进一步提高,图像细节能够得到恢复,获得更好的鲁棒性。
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