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通過(guò)傳統(tǒng)的單圖像超分辨率（Sυ per Resolution，SR）算法重建的高分辨率圖像往往存在高頻信息不足、邊緣模糊的問(wèn)題。為了提升重建圖像的質(zhì)量，提出了一種基于殘差字典及協(xié)作表達(dá)的單圖像SR算法（ Residual Dictionary and CollaborativeRepresentation，RDCR）。在訓(xùn)練環(huán)節(jié)，該算法結(jié)合字典學(xué)習(xí)及協(xié)作表達(dá)的思想，首先訓(xùn)練一個(gè)主字典及主投影矩陣，其次利用重建的樣本圖像訓(xùn)練多層殘差字典及多層殘差投影矩陣;在測(cè)試環(huán)節(jié)，通過(guò)逐層重建殘差信息，得到不斷精細(xì)化的高頻信息，以提升重建的高分辨率圖像的質(zhì)量。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，相比傳統(tǒng)算法Δ十，所提算法在4倍上采樣下的Set5及Set14圖像集上可以分別獲得0.20dB及0.18dB的峰值信噪比増益，在運(yùn)算時(shí)間上所提算法與A十接近。
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