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基于残差字典及写作表达的单图像SR算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.06 MB | 2021-05-07

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　　通过传统的单图像超分辨率（Sυ per Resolution，SR）算法重建的高分辨率图像往往存在高频信息不足、边缘模糊的问题。为了提升重建图像的质量，提出了一种基于残差字典及协作表达的单图像SR算法（ Residual Dictionary and CollaborativeRepresentation，RDCR）。在训练环节，该算法结合字典学习及协作表达的思想，首先训练一个主字典及主投影矩阵，其次利用重建的样本图像训练多层残差字典及多层残差投影矩阵;在测试环节，通过逐层重建残差信息，得到不断精细化的高频信息，以提升重建的高分辨率图像的质量。通过实验证明，相比传统算法Δ十，所提算法在4倍上采样下的Set5及Set14图像集上可以分别获得0.20dB及0.18dB的峰值信噪比増益，在运算时间上所提算法与A十接近。

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