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- [7] 一种用于视频超分辨率重建的块匹配图像配准方法[J]. 孙琰玥,何小海,宋海英,陈为龙.自动化学报. 2011(01)
基于MCA分解和样本聚类的超分辨率算法
被引：3
作者：
陶永耀
[1
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赵新中
[1
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梁婉文
[2
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石敏
[2
]
机构：
[1] 炬芯(珠海)科技有限公司
[2] 暨南大学信息科学技术学院
来源：
基金：
广东省科技计划;
关键词：
超分辨率;
稀疏表示;
MCA分解;
样本聚类;
D O I：
10.19651/j.cnki.emt.2016.06.014
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
针对SCSR(sparse coding sparse representation)算法采用通用的过完备字典无法表征多种结构类型的图像以及全局稀疏重构引入过多冗余这2个缺点,提出了基于MCA(morphological component analysis)分解和样本聚类的超分辨率算法。本算法首先采用K-means方法对待训练特征块进行聚类,得到多特征字典对来处理不同类型的低分辨率图像。然后在重构阶段,采用MCA方法提取图像的纹理成分进行稀疏重构,对平滑成分进行插值放大。实验结果表明与其他先进的算法相比,该算法能够更好地恢复图像的边缘细节,重构质量更好。
引用
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