最小二乘規(guī)則的單幅圖像超分辨算法
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標(biāo)簽：最小二乘(2129)
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的超分辨方法是一個(gè)很有發(fā)展前景的單幅圖像超分辨方法，稀疏表達(dá)和字典學(xué)習(xí)是其中的研究熱點(diǎn)。針對比較耗時(shí)的字典訓(xùn)練與恢復(fù)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(xué)習(xí)算法（ILS-DLA），并使用錨定鄰域回歸（ANR）進(jìn)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(xùn)練時(shí)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(xué)習(xí)和圖像重建在理論上的一致性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法的字典學(xué)習(xí)效果比K-均值奇異值分解（K-SVD）和Beta過程聯(lián)合字典學(xué)習(xí)（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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