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針對(duì)現(xiàn)有的超分辨率重建算法只考慮圖像塊的灰度信息，而忽略了紋理信息，并且大多數(shù)非局部方法在強(qiáng)調(diào)非局部信息的同時(shí)，沒有考慮局部信息的問題，提出一種結(jié)合壓縮感知與非局部信息的圖像超分辨率重建算法。首先，根據(jù)圖像塊的結(jié)構(gòu)特征計(jì)算像素之間的相似性，同時(shí)考慮了圖像塊的灰度信息和紋理信息；然后，合并圖像的局部和非局部信息來(lái)估計(jì)相似像素的權(quán)重，構(gòu)造結(jié)合局部和非局部信息的正則項(xiàng)；最后，將圖像的非局部信息引入到壓縮感知框架中，通過迭代收縮算法求解稀疏表示系數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法與現(xiàn)有的基于學(xué)習(xí)的超分辨率算法相比，重建圖像的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度取值更高，并且在恢復(fù)圖像紋理細(xì)節(jié)的同時(shí)有效抑制了噪聲。
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