基于对偶字典学习的图像超分辨技术研究

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本文提出一种基于对偶字典学习的图像超分辨方法,通过稀疏重建的方法得到重建的图像.对偶字典通过稀疏表示将低分辨图像和高分辨图像联系起来.在稀疏表示过程中,低分辨图像在低分辨字典上的稀疏表示能够很好的提高对应的高分辨图像在高分辨字典上的稀疏表示效果.文中将字典的学习建模为包含l1范数优化问题的双层最优化问题.采用隐微分法计算随机梯度下降的期望梯度.通过仿真验证表明双字典学习方法能够达到和联合字典学习方法相同的速度和质量.同时,在实际应用中可以通过神经网络模型学习方法提高算法的速度.通过与现有的成熟算法向比较表明本文算法的有效性.
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