| 基于内容的双字典学习及稀疏表示的图像重构 |
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| 引用本文： | 王小玉,陈德运,冉起.基于内容的双字典学习及稀疏表示的图像重构[J].仪器仪表学报,2013,34(8). |
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| 作者姓名： | 王小玉 陈德运 冉起 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 哈尔滨150080 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于内容的双字典学习和稀疏分解结合起来的算法.针对待复原图像内容间的差异性,将训练图像块采用聚类的方法得到多个分类式的字典,从中选择最合适的内容分类来进行图像的恢复,这样做使算法更具区分性,提升了图像的自适应能力.在此基础上,将高频信息分为主要高频和次要高频,并训练双重字典,结合稀疏表示的方法对图像进行重构,这比传统的基于字典学习的算法捕获了更多的图像高频信息,进一步提升了图像重构的质量.方法采用了K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率.与其他方法相比,该算法获得了更为精细的图像细节,在PSNR测试数据和主观视觉上都获得了理想的提升.
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| 关 键 词： | 超分辨率 字典学习 稀疏表示 图像重构 |
Image super-resolution reconstruction with content based dual-dictionary learning and sparse representation |
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| Wang Xiaoyu
,
Chen Deyun
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Ran Qi.Image super-resolution reconstruction with content based dual-dictionary learning and sparse representation[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2013,34(8). |
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| Authors: | Wang Xiaoyu Chen Deyun Ran Qi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | super-resolution dictionary learning sparse representation image reconstruction |
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