【摘 要】
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为了提高图像超分辨效果,针对以往稀疏字典超分辨算法仅适用于单特征空间的问题,提出基于贝塔过程联合字典学习(BPJDL)的图像超分辨重建(SRR)方法。首先,根据图像退化模型生
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院,东北大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601174);黑龙江省博士后科研启动金项目(LBH-Q17150);黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室(黑龙江大学)开放课题;省高校科技创新团队课题(2012TD007);黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目(KJCXZD201703);黑龙江省自然科学基金(F2018026)资助项目
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为了提高图像超分辨效果,针对以往稀疏字典超分辨算法仅适用于单特征空间的问题,提出基于贝塔过程联合字典学习(BPJDL)的图像超分辨重建(SRR)方法。首先,根据图像退化模型生成训练样本图像,分别对高、低分辨率图像进行7×7分块,并利用吉布斯采样对图像块进行采样,生成字典训练样本。然后,依据贝塔过程先验模型,建立连接高、低分辨率图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,通过训练和更新字典,得到同时适用于两个特征空间的字典映射矩阵。最后,进行图像超分辨稀疏重构。实验
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