【摘 要】
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针对现有的超分辨率算法很难在重建效果和运行速度上取得较好平衡的问题,提出了迭代反投影(IBP)结合自适应字典学习的超分辨率图像重建算法。首先,在IBP基础上添加各向异性扩散,使之具有边缘增强和保边效果;然后,为了结合更多的先验知识,利用交叉分辨率获得去模糊化的低分辨率图像块;最后,通过自适应字典学习和镜像图像获得重建后的高分辨率图像。从实验结果数据可以看出,提出的算法具有较高的PSNR值和SSIM
【机 构】
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陕西中医药大学 基础医学院,陕西 咸阳,712046
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针对现有的超分辨率算法很难在重建效果和运行速度上取得较好平衡的问题,提出了迭代反投影(IBP)结合自适应字典学习的超分辨率图像重建算法。首先,在IBP基础上添加各向异性扩散,使之具有边缘增强和保边效果;然后,为了结合更多的先验知识,利用交叉分辨率获得去模糊化的低分辨率图像块;最后,通过自适应字典学习和镜像图像获得重建后的高分辨率图像。从实验结果数据可以看出,提出的算法具有较高的PSNR值和SSIM值,其中,SSIM的值最高可以达到0.94,非常接近于1。从实验结果图可以看出,提出算法的纹理保留较好,
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