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上传时间: 2021-01-27
详细说明：多字典学习的图像超分辨率重建过程中常见的K均值聚类、高斯混合模型聚类等方法会导致图像的重建质量欠佳且不稳定，针对这一问题提出一种新的基于层次聚类的图像超分辨率重建算法；首先对样本图像块提取特征并进行层次聚类，经改进的主成分分析方法训练得到K个字典，然后将测试图像裁切成若干图像块，并分别自适应匹配最合适的字典进行图像块重建，最后对整幅图像进行优化，以实现全局重建。结果表明：所提算法具有较高的可行性，能有效改善图像的重建质量；与传统算法相比，所提算法重建图像的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。
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