資料介紹
通過傳統的單圖像超分辨率(Sυ per Resolution,SR)算法重建的高分辨率圖像往往存在高頻信息不足、邊緣模糊的問題。為了提升重建圖像的質量,提出了一種基于殘差字典及協作表達的單圖像SR算法( Residual Dictionary and CollaborativeRepresentation,RDCR)。在訓練環節,該算法結合字典學習及協作表達的思想,首先訓練一個主字典及主投影矩陣,其次利用重建的樣本圖像訓練多層殘差字典及多層殘差投影矩陣;在測試環節,通過逐層重建殘差信息,得到不斷精細化的高頻信息,以提升重建的高分辨率圖像的質量。通過實驗證明,相比傳統算法Δ十,所提算法在4倍上采樣下的Set5及Set14圖像集上可以分別獲得0.20dB及0.18dB的峰值信噪比増益,在運算時間上所提算法與A十接近。
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