| 题名 | 基于稀疏表示的多成分字典超分辨率图像重建的研究; Research of Super-resolution Reconstruction Based on Sparse Representation with Multi Component Dictionary |
| 作者 | 刘燕文 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2014 |
| 导师 | 金泰松 |
| 关键词 | 超分辨率重建 形态学成分分析 分析模型 Super-resolution Image Reconstruction Morphological Component Analysis Analysis Model |
| 英文摘要 | 基于稀疏表示的超分辨率重建算法方法是近年来超分辨率图像重建研究中的热点。在超分辨率图像重建中，需要从现有的低分辨率图像的低频信息中恢复高频信息，因此如何构建高频部分的字典是基于稀疏表示的超分辨率重建的关键。 任意一幅图像，通过形态学成分分析分解成纹理和平滑两部分，且其间相互独立，对纹理部分和平滑部分分别进行学习训练构建过完备字典，用于超分辨率重建。 本文首先将用于训练的高分辨率图像集分离出平滑和纹理两子图，对这两子图分别按照一定的比例（本文采用1/3）进行降采样，然后再采用某种插值方法（本文采用Bicubic插值），将降采样的纹理子图和平滑子图扩大为与原图像同等大小，并将原子图与插值的子图...; Super-resolution reconstruction based on sparse representation has been paid more attention in recent years, which need restore the high-frequency information from the low frequency data existing in the low-resolution image. Therefore, it is the key to construct the dictionary containing the high frequency part for super-resolution reconstruction. Every image can be decomposed into texture and ca...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术; 学号：23020111153077 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=44875 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/84304]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘燕文. 基于稀疏表示的多成分字典超分辨率图像重建的研究, Research of Super-resolution Reconstruction Based on Sparse Representation with Multi Component Dictionary[D]. 2014, 2014. |
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