【摘 要】
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为了有效地利用图像的特征作为指导重建的先验知识,解决常规超分辨率算法对边缘与结构等细节恢复不足的问题,提出一种改进的超分辨率算法.对待重建图像进行低秩分解,得到不同
【机 构】
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华侨大学工学院,中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站,华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672335,61602191);泉州市高层次人才创新创业项目(2017G046);泉州市科技计划项目(2014Z113);华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511422002)
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为了有效地利用图像的特征作为指导重建的先验知识,解决常规超分辨率算法对边缘与结构等细节恢复不足的问题,提出一种改进的超分辨率算法.对待重建图像进行低秩分解,得到不同特征的低秩子图像和稀疏子图像;对于低秩子图像,提出采用基于正则化技术的稀疏表示超分辨率算法进行重建,先通过在低秩子图像中寻找相似图像块构造非局部相似正则化项,得到图像的非局部冗余,以保持边缘信息;再通过局部线性嵌入方法构造流形学习正则化项,获得图像的结构先验知识,以增强结构信息.对于稀疏子图像则不参与稀疏表示超分辨率重建,而是采用双三次插值法进
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