【摘 要】
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邻域嵌入算法是一种基于学习的超分辨率算法,但是存在图像特征计算复杂和分类搜索难度大的问题.本文提出了一种基于二阶梯度比例特征的邻域嵌入超分辨率算法,其图像特征简单,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目61373073);深圳市科技项目(JCYJ20150331151358146)
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邻域嵌入算法是一种基于学习的超分辨率算法,但是存在图像特征计算复杂和分类搜索难度大的问题.本文提出了一种基于二阶梯度比例特征的邻域嵌入超分辨率算法,其图像特征简单,分类和搜索复杂度低,同时图像库存储量小,适合于硬件实现.实验结果表明,与传统超分辨率算法相比,本文算法重建的高分辨率图像具有更丰富的纹理和更锐利的边缘,具有更好的主客观质量.
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