《表1 Set5,Set14和B100的超分辨率重建结果》
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对Set5，Set14和B100这3个数据集中共计119幅图像分别进行2，3和4倍超分辨率重建，结果如表1所示.从表中可以看出，SRCNN算法的重建结果最好，但重建过程所需时间较长.ANR算法作为一种快速的超分辨率重建算法，与其他传统超分辨率重建算法相比，PSNR提高了0.3～0.5 dB，重建时长是Zedye算法的1/5左右.而本文提出的3种基于分离字典的图像超分辨率重建算法SeDiLSR ISeDiLSR和ASeDiLSR算法，重建质量PSNR比ANR算法提高了0.2～0.3 dB，虽然与SRCNN算法相比中间质量略差，但重建时间远远小于SRCNN算法，约为SRCNN算法的1/14左右.
| 图表编号 | XD00121880100 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.02.20 |
| 作者 | 张凤珍、岑翼刚、赵瑞珍、王艳红、张琳娜、胡绍海 |
| 绘制单位 | 中国科学院国家天文台太阳活动重点实验室、北京交通大学信息科学研究所、现代信息科学与网络技术北京市重点实验室、北京交通大学信息科学研究所、现代信息科学与网络技术北京市重点实验室、北京交通大学信息科学研究所、现代信息科学与网络技术北京市重点实验室、北京交通大学信息科学研究所、现代信息科学与网络技术北京市重点实验室、贵州大学机械工程学院、北京交通大学信息科学研究所、现代信息科学与网络技术北京市重点实验室 |
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