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超分辨率（ Super Resolution，SR）圖像重建是指對低質量、低分辨率（ Low-Resolution．LR）圖像進行處理，恢復出高分辨率（ High-Resolution，HR）圖像的技術，在軍事、醫學、公共安全、計算機視覺等方面都存在著廣泛的應用前景。超分圖像重建的一種方法是采用大量高分辨率圖像學習，以得到圖像的高頻細節對低分辨率圖像進行恢復。目前算法多依賴訓練數據庫數據，沒有充分利用待重構圖片自身的結構特點，造成重構效果不佳。Freedman等指出在單幅圖像的局部空間鄰域內存在大量結構自相似的圖像塊，因而提出了一些利用局部結構自相似性方法，但是這些算法不能有效處理沒有重復結構的不規則紋理圖像塊，圖像塊間的錯誤匹配會帶來很多虛假紋理，重構效果難以保證。鑒于目前存在的問題，本文提出了一個基于待重構圖像的結構相似性特征和卷積神經網絡（ Convolution Neural Network，CNN）相結合的超分圖像重構方法，從單幅低分辨率圖像中獲取自身結構在相同尺度和不同尺度下的結構冗余信息，并結合深度學習方法進行超分辨率重建。首先提取單幅圖像在相同及不同尺度下的重復出現結構特征；然后融合高分辨率字典圖像塊輸入到CNN中進行學習，從而實現單幅低分辨率圖像的重構，實驗結果驗證了本文算法的有效性。
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