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通過傳統的單圖像超分辨率（Sυ per Resolution，SR）算法重建的高分辨率圖像往往存在高頻信息不足、邊緣模糊的問題。為了提升重建圖像的質量，提出了一種基于殘差字典及協作表達的單圖像SR算法（ Residual Dictionary and CollaborativeRepresentation，RDCR）。在訓練環節，該算法結合字典學習及協作表達的思想，首先訓練一個主字典及主投影矩陣，其次利用重建的樣本圖像訓練多層殘差字典及多層殘差投影矩陣;在測試環節，通過逐層重建殘差信息，得到不斷精細化的高頻信息，以提升重建的高分辨率圖像的質量。通過實驗證明，相比傳統算法Δ十，所提算法在4倍上采樣下的Set5及Set14圖像集上可以分別獲得0.20dB及0.18dB的峰值信噪比増益，在運算時間上所提算法與A十接近。
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