【摘 要】
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针对传统基于范例学习超分辨率复原算法的样本块误匹配和结果不稳定等不足,提出一种基于基因表达式编程多标记学习的超分辨率复原算法,筛选出与目标图像相关性高的样本子库,
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院,江苏大学机械工程学院,南京师范大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402206);中国博士后科学基金资助项目(2016M601845);国家住房城乡建设部研究开发项目(2016-K8-028);江苏理工学院应用基础研究计划基金资助项目(KYY14005)
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针对传统基于范例学习超分辨率复原算法的样本块误匹配和结果不稳定等不足,提出一种基于基因表达式编程多标记学习的超分辨率复原算法,筛选出与目标图像相关性高的样本子库,在多标记框架下进行样本预分类。该算法根据图像的多重特征筛选出其相关图像类别,离线建立分类模型,提高了图像质量和计算速度。实验结果表明,该算法稳定性强、鲁棒性好,缩小了低分辨率图像块的匹配范围,提高了超分辨率复原的效果和效率。
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