文件名称:Image-Super-Resolution-Algorithms
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- 上传时间:2014-10-27
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前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示,不能反映不同类型图
像块问的筹别.针对这一缺点,本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法.该方法先利用图像局部特征将图像块分为
平滑、边缘和不规则结构三种类型,其中边缘块细分为多个方向.然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别
训练各自对应的低分辨率和-岛分辨率字典.重构时对平滑块利用简单双三次插值方法,边缘和不规则结构块由其对应
的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪箅法重构.实验结果表明,与单字典稀疏表示算法相比,本文算法对图像边缘部
分重构质量明显改善,同时醇构速度品著提高.
-Image Super-Resolution AlgorithmsB
ased onS
parse
Representation
of Classified
ImageP
atches
像块问的筹别.针对这一缺点,本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法.该方法先利用图像局部特征将图像块分为
平滑、边缘和不规则结构三种类型,其中边缘块细分为多个方向.然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别
训练各自对应的低分辨率和-岛分辨率字典.重构时对平滑块利用简单双三次插值方法,边缘和不规则结构块由其对应
的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪箅法重构.实验结果表明,与单字典稀疏表示算法相比,本文算法对图像边缘部
分重构质量明显改善,同时醇构速度品著提高.
-Image Super-Resolution AlgorithmsB
ased onS
parse
Representation
of Classified
ImageP
atches
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