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上传时间: 2021-03-19
详细说明：图像超分辨率（SR）的目的是根据给定的低分辨率（LR）图像和有关自然图像的先验知识，恢复高分辨率（HR）图像的高频（HF）细节。需要学习LR图像及其对应的HF细节的关系以指导HR图像的重建。为了减轻HF细节预测中的不确定性，通常将HR和LR图像在1级离散小波变换（DWT）之后分解为4个子带，包括一个近似子带和三个细节子带。从我们的观察中，我们发现HR图像的近似子带和相应的双三次插值图像非常相似，但是各自的细节子带却不同。因此，本文提出了一种学习4个耦合主成分分析（PCA）字典来描述近似子带与细节子带之间关系的算法。通过实验与各种最先进方法的比较表明，我们提出的算法优于一些相关工作。
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