【摘 要】
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为提高显微CT重建图像的空间分辨率,提出了一种基于字典学习的超分辨率图像重建算法.首先,将重建图像进行网格细化,并使用面积权值模型实现对投影过程的精确建模.然后,选择高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61127002,61179035）.
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为提高显微CT重建图像的空间分辨率,提出了一种基于字典学习的超分辨率图像重建算法.首先,将重建图像进行网格细化,并使用面积权值模型实现对投影过程的精确建模.然后,选择高质量的图像作为训练样本,采用K-SVD算法构建图像字典.基于该图像字典,利用正交匹配追踪算法实现对重建图像的稀疏表达,并以此作为稀疏项约束引入到重建算法的目标函数中.最后,使用梯度下降法求解目标函数.实验结果表明：与传统的基于插值的超分辨率重建算法相比,所提算法的超分辨率结果在图像对比度、边缘保持方面具有优势,并且保留了更多的图像高频信息,
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