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公开(公告)号：CN103871041B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410108363.7
申请日：2014-03-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于认知正则化参数构建的图像超分辨率重构方法，利用人眼认知理论为每一个图像分块计算合适的正则化参数，称之为认知正则化参数，并将其引入到求解稀疏表示的过程中，然后再结合基于稀疏表示的超分辨率重构方法对所有分块进行重构，最后重组所有重构后的分块得到高分辨率图像。将本发明用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用固定正则化参数的方法。
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公开(公告)号：CN103871041A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410108363.7
申请日：2014-03-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于认知正则化参数构建的图像超分辨率重构方法，利用人眼认知理论为每一个图像分块计算合适的正则化参数，称之为认知正则化参数，并将其引入到求解稀疏表示的过程中，然后再结合基于稀疏表示的超分辨率重构方法对所有分块进行重构，最后重组所有重构后的分块得到高分辨率图像。将本发明用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用固定正则化参数的方法。
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公开(公告)号：CN102968766A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210483034.1
申请日：2012-11-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种图像处理领域的基于字典数据库的自适应图像超分辨率重构方法，根据每个低分辨率图像分块的特征向量自适应地从字典数据库中选择相匹配的字典，若匹配不成功则需要重新训练得到合适的字典，并将其更新到字典数据库中，然后用该字典对分块进行超分辨率重构，得到高分辨率的图像分块，最后重组所有分块得到高分辨率图像。本发明将用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用单组字典的方法，在训练局部适应性字典的过程中可以筛选出匹配度较高的训练图像分块，并且相匹配的图像分块的数量较多，使得训练集的先验信息较充分，从而使重构效果相比于使用单组字典的方法有比较大的提高。
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公开(公告)号：CN102968766B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210483034.1
申请日：2012-11-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种图像处理领域的基于字典数据库的自适应图像超分辨率重构方法，根据每个低分辨率图像分块的特征向量自适应地从字典数据库中选择相匹配的字典，若匹配不成功则需要重新训练得到合适的字典，并将其更新到字典数据库中，然后用该字典对分块进行超分辨率重构，得到高分辨率的图像分块，最后重组所有分块得到高分辨率图像。本发明将用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用单组字典的方法，在训练局部适应性字典的过程中可以筛选出匹配度较高的训练图像分块，并且相匹配的图像分块的数量较多，使得训练集的先验信息较充分，从而使重构效果相比于使用单组字典的方法有比较大的提高。
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