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摘要:
在智能车应用领域,高分辨率的图像已经成为汽车功能模块中不可或缺的一部分。然而传统的基于稀疏表示的高分辨率图像重建方法中所用的训练样本块特征单一,这就导致需要大量的样本块来训练字典。为了减少训练样本块,本文提出一种基于块旋转策略和稀疏表示的超分辨率重建算法。通过将图像块旋转不同的角度,从而减少样本块,增加特征数量,丰富训练字典的类型。在重建过程中,采用自适应加权求和的方式求得高分辨率图像。实验证明,所提出的方法较传统的方法,不仅在主观质量上有明显的提升,在客观质量上也有较大幅度的提高。
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文献信息
篇名 基于块旋转和稀疏表示的图像超分辨率重建
来源期刊 自然科学 学科 工学
关键词 旋转 自适应加权 高分辨率 稀疏表示
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5-11
页数 7页 分类号 TP39
字数 语种
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研究主题发展历程
节点文献
旋转
自适应加权
高分辨率
稀疏表示
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自然科学
双月刊
2330-1724
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
397
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