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针对红外云图分辨率低的问题,提出一种基于耦合过完备字典的超分辨率方法。在分析红外云图成像退化模型的基础上,建立了采用稀疏表示理论的超分辨率重构框架,首先随机抽取大量高、低分辨率云图的图像块,组成训练样本,经过字典学习获取针对高、低分辨率云图块的两个字典Dh和Dl,为保证对应的高、低分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示,提出一种耦合字典学习算法,该算法改变了字典对的更新策略,通过在每一步迭代中交替优化Dh和Dl,得到耦合的过完备字典对;最后对输入的低分辨率红外云图,采用最优正交匹配追踪算法(O