【摘 要】
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为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换（NSCT）提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402133）
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为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换（NSCT）提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算法充分利用Gabor变换和NSCT的互补性,针对输入图像块的特点,采用Gabor变换来提取纹理特征,NSCT来提取轮廓特征,然后分别利用稀疏模型进行重建,最后合并成一幅高分辨率图像.由于输入图像或多或少存在模糊,在重建过程中,加入了去模糊的正则项,以消除输入模糊的影响.实验结果表明,结合两种特征的超分辨率效果与单一特征相比,能够
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