【摘 要】
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基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法没有对图像进行分解,直接将整幅图像的信息都进行了学习重建.由低秩矩阵理论知,可将图像分解成低秩部分和稀疏部分.根据图像各部分
【机 构】
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北京交通大学信息科学研究所,现代信息科学与网络技术北京市重点实验室（北京交通大学）
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2014AA015202);国家自然科学基金项目(61073079;61272028);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2013JBZ003);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120009110008);教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-12-0768);教育部创新团队发展计划基金项目(IRT201206)~~
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基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法没有对图像进行分解,直接将整幅图像的信息都进行了学习重建.由低秩矩阵理论知,可将图像分解成低秩部分和稀疏部分.根据图像各部分信息的特征分别用不同的方法进行超分辨率重建,将能更加有效地利用图像的特征.据此提出了一种基于低秩矩阵和字典学习的超分辨率重建方法.该方法首先通过对图像进行低秩分解得到图像的低秩部分和稀疏部分,图像的低秩部分保留了图像的大部分信息.算法只对图像的低秩部分通过字典学习的方法进行超分辨率重建,图像的稀疏部分则不参与学习重建,而是采用双三线性插值的方法
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