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摘要
图像超分辨率的重建效果直接影响图像进一步识别和处理,针对超分辨率图像的复杂性以及传统图像重建方法精度低的难题,提出了一种支持向量机的超分辨率图像重建方法。首先计算图像块的稀疏特性,得到稀疏表示系数,然后将稀疏表示系数输入支持向量机进行训练,建立超分辨率图像重建模型,最后采用仿真对比实验对其性能进行分析。结果表明,本文方法能够保持图像的边缘细节信息,改善了超分辨率图像重建的效果,并且比其它超分辨率图像重建方法的性能更加优越。
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单位四川大学锦城学院
