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摘要:
提出一种基于局部几何结构相似性和协同表示的超分辨率图像重建算法。该算法利用l2范数正则化的协同表示和局部几何相似约束模型求解低分辨率图像块在低分辨率字典下的线性表示系数,并利用这一系数重构出高分辨率图像块。文中基于l2范数的系数求解模型可得到解析解而不涉及局部最小解,相较于l1稀疏性约束具有较低的复杂度。实验结果表明,该算法对小尺寸超分辨率图像重建可行且有效,并在重构效果上具有明显的优越性。进一步研究表明,在放大因子增大和存在噪声的情况下,该算法较传统算法重构效果也有显著提高。
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文献信息
篇名 基于局部结构相似与协同表示的超分辨率图像重建
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 局部结构相似性 协同表示 稀疏表示 超分辨率图像 图像重建
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 787-793
页数 7页 分类号 TP391
字数 5380字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹飞龙 中国计量学院信息与数学科学系 62 241 8.0 12.0
2 谈元鹏 中国计量学院信息与数学科学系 3 13 3.0 3.0
3 蔡苗苗 中国计量学院信息与数学科学系 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部结构相似性
协同表示
稀疏表示
超分辨率图像
图像重建
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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