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基于邻域嵌入的超分辨率重建算法主要分为两大部分：样本训练和图像重建。 ①样本训练就是对自然图像建立图像库，然后以图像块为单位，抽取各图像块的特征信息，生成该图像库的低分辨率样本集及对应的高分辨率样本集； ②在图像重建时，同样对待重建图像进行分块处理，然后在低分辨率样本集中，为每一个待重建图像块寻找最相似的K 个样本块，同时可以获得这些低分辨率样本块所对应的高分辨率样本块，将K 个低分辨率近邻块

本文为杨建超CVPR08上文章Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches的读书笔记，针对如何运动压缩感知的理论、稀疏表示来进行超分辨重建。 Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches To_捭阖_yout