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對LLE圖像超分辨率算法的幾個改進
關(guān)鍵詞：圖像超分辨率 lle算法 kd樹 非負最小二乘法 正交實驗設(shè)計
摘要：本文旨在對一種經(jīng)典的圖像超分辨率方法--LLE算法(局部線性嵌入算法)及其代碼進行一些改進和優(yōu)化。為提高對大量圖像塊的搜索速度,我們采用kd樹算法整理樣本集;鑒于像素點灰度值的非負性,我們采用非負最小二乘法而不是LLE原來的最小二乘法,確定低分辨率圖像塊與訓練樣本集中k最鄰近圖像塊的回歸系數(shù);最后,考慮到樣本集選取和變換會對實驗結(jié)果造成影響,我們對訓練樣本圖像的若干因素進行一系列組合,通過正交實驗設(shè)計得出樣本集的最佳選取標準。實驗表明,改進后的LLE圖像超分辨率算法相比傳統(tǒng)的圖像插值算法和原LLE算法,效果有較大的改進。
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