最小二乘規(guī)則的單幅圖像超分辨算法
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標簽：最小二乘(2129)
基于機器學習的超分辨方法是一個很有發(fā)展前景的單幅圖像超分辨方法，稀疏表達和字典學習是其中的研究熱點。針對比較耗時的字典訓練與恢復精度不高圖像重建，從減小低分辨率（LR）和高分辨率（HR）特征空間之間差異性的角度提出了一種使用迭代最小二乘字典學習算法（ILS-DLA），并使用錨定鄰域回歸（ANR）進行圖像重建的單幅圖像超分辨算法。迭代最小二乘法的整體優(yōu)化過程極大地縮短了低分辨字典／高分辨字典的訓練時間，它采用了與錨定鄰域回歸相同的優(yōu)化規(guī)則，有效地保證了字典學習和圖像重建在理論上的一致性。實驗結果表明，所提算法的字典學習效果比K-均值奇異值分解（K-SVD）和Beta過程聯合字典學習（BPJDL）等算法更高效，圖像重建的效果也優(yōu)于許多優(yōu)秀的超分辨算法。
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