【摘 要】
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为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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应用光学国家重点实验室自主基金资助项目（No.Y4223FQ141）
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为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比（PSNR）为30.1 d B,平均结构自相似度（SSIM）为0.937 9,平均计算时间为10
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