【摘 要】
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为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等
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为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L1/2范数代替L1范数构建超分辨率重建模型。实验表明,与现有算法相比较,该算法可更好地表达图像细节部分信息,并能提高图像的重建质量。
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