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题名基于几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建
被引量：1
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作者
莫建文
曾儿孟
张彤
袁华
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学机电工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2015年第8期664-671,共8页
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基金
国家自然科学基金
编号:61362021
+14 种基金
广西自然科学基金
编号:2013GXNSFDA019030
2013GXNSFAA019331
2014GXNSFDA118035
广西科技开发项目
编号:桂科攻1348020-6
桂科能1298025-7
广西教育厅项目
编号:201202ZD044
2013YB091
桂林市科技攻关项目
编号:20130105-6
20140103-5
桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目
编号:YJCXS201534
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文摘
传统的基于稀疏表示的超分辨率重建算法对所有图像块,应用单一冗余字典表示而不能反映不同几何结构类型图像块间的区别。针对这一问题,本文探索图像局部几何结构特性,提出一种基于结构特性聚类的几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建方法。该方法首先对训练样本图像块进行几何特性聚类,然后应用K-SVD算法为每个聚类块联合训练得到高低分辨率字典。此外,在重建过程中引入局部可控核回归和非局部相似性耦合约束,以提高重建图像质量。实验结果表明,与单一字典超分辨率算法相比,本文方法重建图像边缘和细节部分明显改善,评价参数较大提高。
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关键词
几何聚类
字典学习
稀疏表示
局部可控核回归
非局部相似
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Keywords
geometric clustering, dictionary learning, sparse representation, local steering kernel regression, non-local similarity
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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