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题名基于分离字典的图像超分辨率重建
被引量：3
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作者
张凤珍
岑翼刚
赵瑞珍
王艳红
张琳娜
胡绍海
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机构
中国科学院国家天文台太阳活动重点实验室
北京交通大学信息科学研究所
现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
贵州大学机械工程学院
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出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期275-288,共14页
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基金
国家自然科学基金(批准号:61872034,61572067,61572063,61572461,11790305)
贵州省自然科学基金(批准号:[2019]1064)
中央高校基本科研业务费(批准号:2017JBZ108)资助项目
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文摘
传统的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法,需要将图像进行分块并列化为向量,这样就破坏了图像块内邻域像素间的相关性.为了更好地利用图像邻域内的结构信息,本文结合分离字典能从不同方向对图像块进行稀疏表示的特性,提出了基于分离字典的图像超分辨率重建算法.实验结果表明,与传统基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法相比,本文算法不仅提高了图像重建的速度,而且在PSNR和SSIM两个衡量指标上都优于传统基于稀疏表示的超分辨率重建算法(PSNR提高约0.2 dB, SSIM提高约0.01).
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关键词
图像超分辨率重建
2D
稀疏编码
黎曼流形
稀疏表示
分离字典
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Keywords
image super-resolution reconstruction
2D sparse coding
Riemannian manifold
sparse representation
separable dictionary
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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