| 正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用 |
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| 引用本文： | 黄德天,黄炜钦,云海姣,郑力新.正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018(5). |
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| 作者姓名： | 黄德天 黄炜钦 云海姣 郑力新 |
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| 作者单位： | 华侨大学工学院;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;中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站 |
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| 摘 要： | 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行重建.实验结果表明,与其他算法相比,无论在主观视觉效果上,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,文中算法都有显著的提高.
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