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A Local Adaptive Structure Sparse Representation Algorithm For Image Reconstruction

机译：一种图像重建的局部自适应结构稀疏表示算法

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This paper studies the local structure similarity sparsity model in order to overcome the shortcomings of multi-frame image super-resolution reconstruction based on sparse representation. It obtains the good estimation of the sparse coding coefficient according to the local structure similarity by introducing the sparse coding estimation error term and utilizing the numerous redundancy of image sequences. This paper, with the aim to achieve a better reconstruction effect, presents a local adaptive structure sparse representation image reconstruction algorithm, which can adaptively set the regular parameters based on the maximum a posteriori estimation. In addition, the sparse coding of the image can be updated adaptively on the basis of the local structure in the iterative process, which makes the reconstruction model generalized. Experiments show that the proposed method can preserve the edge detail and smooth the non-edge region well.
机译：本文研究了局部结构相似性稀疏模型，以克服基于稀疏表示的多帧图像超分辨率重建的缺点。通过引入稀疏编码估计误差术语并利用图像序列的许多冗余，获得根据局部结构相似度的良好估计稀疏编码系数的良好估计。本文旨在实现更好的重建效果，呈现局部自适应结构稀疏表示图像重建算法，其可以基于最大后估计自适应地设置规则参数。另外，可以基于迭代过程中的局部结构自适应地更新图像的稀疏编码，这使得重建模型广义。实验表明，该方法可以保持边缘细节并使非边缘区域平滑。

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