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文檔簡介
1、圖像超分辨率重構(gòu)是一種以同一場景中的一幅或一組低分辨率圖像為輸入,結(jié)合圖像的先驗知識,重構(gòu)出一幅高分辨率圖像的技術(shù)。這一技術(shù)能夠在不改變現(xiàn)有設(shè)備的前提下,有效提高圖像分辨率,改善圖像視覺效果,為圖像的后續(xù)處理奠定良好的基礎(chǔ)。
本文在總結(jié)基于插值、基于重構(gòu)和基于學習的分辨率重構(gòu)算法特點的基礎(chǔ)上,重點介紹了Yang提出的基于稀疏表示理論的超分辨率重構(gòu)算法。針對該算法需要大量的訓練圖片庫來進行字典訓練,而且運算時間較長的問題,本文分
2、別提出基于形態(tài)學成分分析(MCA:Morphological Component Analysis)分解和基于顯著圖的圖像稀疏表示超分辨率重構(gòu)算法。其中,基于MCA分解的圖像超分辨重構(gòu)算法首先采用MCA將低分辨率圖像分解為紋理子圖和結(jié)構(gòu)子圖。字典訓練時只利用紋理子圖信息,重建時也只對紋理子圖進行基于稀疏表示的重建。結(jié)構(gòu)子圖的重建則使用雙三次插值算法?；陲@著圖的圖像超分辨重構(gòu)算法則根據(jù)人眼視覺特性,將圖像分解為顯著區(qū)域和非顯著區(qū)域兩部分
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