一種改進的稀疏系數獨立可調的超分算法
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標簽：稀疏(8618)
針對基于學習的超分辨率重建圖像邊緣銳度較好但偽影較明顯的問題，提出一種改進的稀疏系數獨立可調的超分算法以消除偽影。由于字典訓練階段高分辨率圖像和低分辨率圖像均已知，認為高維圖像空間和低維圖像空間對應的稀疏系數不同，故此階段運用在線字典學習方法分開訓練生成較精確的高分字典和低分字典；而在圖像重建階段低分圖像已知而高分圖像未知，認為兩空間的稀疏系數是近似相同的。通過在這兩個階段設置不同的正則化參數，可獨立地調整相應的稀疏系數以獲得最好的超分效果。實驗結果表明，目標高分圖像峰值信噪比（ PSNR）相比稀疏編碼超分方法平均提高了0. 45 dB，同時結構相似性（SSIM）指標增加了0.011。超分圖像有效地抑制了偽影，并能夠較好地恢復圖像邊緣銳度和紋理細節，提升了超分效果。
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