耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建

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摘 　要 ： 　针 对 目 前 基 于 字 典 学 习 的 图 像 超 分 辨 率 重 建 效 果 欠 佳 或 字 典 训 练 时 间 过 长 的 问 题 ， 本 文 提 出 了 一 种 耦
  ^# e1 c' q* m. A" ^0 D+ U, H3 A合 特 征 空 间 下 改 进 字 典 学 习 的 图 像 超 分 辨 率 重 建 算 法 ． 该 算 法 首 先 利 用 高 斯 混 合 模 型 聚 类 算 法 对 训 练 图 像 块 进 行 聚
" E$ d  W: y/ o" B: T7 u3 s3 R类 ， 然 后 使 用 更 改 字 典 更 新 方 式 的 改 进 ＫＳＶＤ 字 典 学 习 算 法 来 快 速 获 得 高 、 低 分 辨 率 特 征 空 间 下 字 典 对 和 映 射 矩 阵 ．
重 建 时 根 据 测 试 样 本 与 各 个 类 别 的 似 然 概 率 自 适 应 地 选 择 最 匹 配 的 字 典 对 和 映 射 矩 阵 进 行 高 分 辨 率 重 建 ． 最 后 利 用
5 @' T4 n" y' F( D3 ?5 u; L. M图 像 非 局 部 相 似 性 ， 将 其 与 迭 代 反 向 投 影 算 法 相 结 合 对 重 建 后 的 图 像 进 行 后 处 理 获 得 最 佳 重 建 效 果 ． 实 验 结 果 表 明 了
本 文 方 法 的 有 效 性 ．
) G7 I( t6 @6 s. b$ k, E  F关 键 词 ： 　超 分 辨 率 ； 字 典 学 习 ； ＫＳＶＤ； 稀 疏 表 示 ； 混 合 高 斯 模 型
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2021-7-13 13:17 上传

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