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基于稀疏表示的超分辨算法能有效地解决单幅图像的超分辨的问题,得到的超分辨结果比较理想。在此方法基础上,Michael Elad进行了改进和完善,在基于稀疏表示的基础上,提出一种新超分辨算法。本文提出一种改进方法,在Elad的方法的基础上,通过利用PCA主成分分析方法,进而减少运算量,借助K-SVD算法对原子库进行相应的训练,算法速度提高,取得较好的超分辨结果。借助误差反投影方法,优化超分辨结果。