【摘 要】
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针对传统方法利用低分辨率图像与实际图像的差值更新高分辨率图像，完成超分辨率重建，但是缺乏高分辨率深度图像的高频信息，降低了图像重建精度的问题。提出一种稀疏表示的深度图
【基金项目】
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国家自然基金(61227004)
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针对传统方法利用低分辨率图像与实际图像的差值更新高分辨率图像，完成超分辨率重建，但是缺乏高分辨率深度图像的高频信息，降低了图像重建精度的问题。提出一种稀疏表示的深度图像超分辨率重建算法。依据深度图像之间存在自相似性的原理，利用K—SVD字典学习的方法从低分辨率深度图像中推测出高分辨率深度图像的高频信息．利用迭代收缩算法优化目标方程获得该图像稀疏表示系数，采用稀疏表示系数以及训练过程获得的高分辨率超完备字典对低分辨率低质量图像进行重建，最终获得高分辨率深度图像输出。仿真结果表明，所提算法在保证深度图像重建质
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