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基于多字典学习和PCA的在线超分辨率重构

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摘要摘要为了解决图像分辨率低的问题，本文提出了多字典学习和PCA的在线超分辨率重构算法，算法分为两个阶段：字典训练和重构。在训练阶段，首先将低分辨率样本图像分为若干类，然后提取低分辨率图像特征，并对其进行降维，最后根据高低分辨率图像具有相同稀疏系数的基本原理，在每一类内训练高低分辨率字典对。在重构阶段，首先提取输入图像特征块并获取特征类别，然后根据类内低分辨率字典求解稀疏系数，最后通过稀疏系数和高分辨率字典获得重构的图像块并将所有图像块融合为高分辨率图像。实验结果表明，算法在公开数据库中取得了较好的效果。

DOI wjv2l1qnd7/5917026

作者张耕睿张硕谢越灵张华健

机构地区（哈尔滨理工大学，哈尔滨 150080）

出处《科学与技术》 2022年3期

关键词超分辨率图像稀疏表示 PCA

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2022年05月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）