【摘 要】
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为提高单幅图像的分辨率，提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典，然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61101158);中央高校基本科研业务费项目(2011B11214)
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为提高单幅图像的分辨率，提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典，然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比，该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合，而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明，与其他图像超分辨率重构方法相比，该方法所需手动调节参数较少，重构效果较好。
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