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針對單幅圖像超分辨率（SR）復原樣本資源不足和抗噪性差的問題，提出一種基于結構自相似和形變塊特征的單幅圖像超分辨率算法。首先，該方法通過構建尺度模型，盡可能地擴展搜索空間，克服單幅圖像超分辨率訓練樣本不足的缺陷;接著，通過樣例塊的幾何形變提升了局限性的內部字典大小;最后，為了提升重建圖片的抗噪性，利用組稀疏學習字典來重建圖像。實驗結果表明：與Bicubic，稀疏字典學習（ScSR）算法和基于卷積神經網絡的超分辨率（SRCNN）等優秀字典學習算法相比，所提算法可以得到主觀視覺效果更為清晰和客觀評價更高的超分辨率圖像，峰值信噪比（PSNR）平均約提升了0.35 dB.另外所提算法通過幾何形變的方式擴展了字典規模和搜索的準確性，在算法時間消耗上平均約減少了80s.
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