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針對圖像超分辨率方法構建圖像塊的稀疏表示（SR）系數存在的主要問題，利用加權思想提出一種增強的單幅圖像自學習超分辨方法。首先，通過自學習建立高低分辨率圖像金字塔；然后，分別提取低分辨率圖像的圖像塊特征和對應高分辨率圖像塊的中心像素，并給圖像塊中不同像素點賦予不同的權重，強調中心像素點在構建圖像塊稀疏系數時的作用；最后，結合SR理論和支持向量回歸（SVR）技術建立超分辨率圖像重建模型。實驗結果表明，與單幅圖像自學習超分辨率方法（ SLSR）相比，所提方法的峰值信噪比（PSNR）平均提高了0.39 dB，無參考圖像質量評價標準（ BRISQUE）分數平均降低了9.7。從主觀視角和客觀數值證明了所提超分辨率方法更有效。
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