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基于统计量的加权函数图像重建方法 预览 被引量:3
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作者 乔少华 李润鑫 +1 位作者 刘辉 尚振宏 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期53-56,共4页
针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法。考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像... 针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法。考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像重建过程中,噪声分布发生变化,整合L_1,L_2范数,设计了一种自适应加权函数;结合双边全变差(BTV)正则化算法,设计了一种自适应加权函数图像恢复方法。实验结果表明:相比基于L_1-L_2混合误差模型(HEM),方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别平均提高了约2.07 d B,0.02,对含有多种噪声的退化图像能够取得比较理想的结果。 展开更多
关键词 统计量 自适应 加权函数 方差 双边变差
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基于定向双边全变差正则化的文档图像超分辨率算法研究 预览
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作者 刘小园 衣扬 +1 位作者 杨磊 汪斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期301-304,共4页
针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度... 针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度和局部方向自适应地进行平滑处理;然后通过分析输入的低分辨率图像及其插值,使输出图像的局部笔画宽度接近于局部的笔画方向。这种信息被压缩到基于笔画宽度的方向全变分正则项中。通过最小化正则项和数据保真项的线性组合,重建了高分辨率的图像。与相关的文档图像超分辨率方法相比,所提方法在视觉图像质量和字符识别精度方面得到了显著的改善。 展开更多
关键词 文本图像 超分辨率 图像增强 双边变差 正则项
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基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建 预览 被引量:3
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作者 杨欣 周大可 费树岷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2696-2701,共6页
超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应... 超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应加权系数矩阵;据此给出一种基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建算法,该方法不仅能在图像超分辨率重建过程中抑制噪声,而且能锐化图像中的边缘信息;建立了自适应重建模型并用梯度下降法推导出迭代计算公式.实验表明,该算法在收敛性和精确性上都达到了较好的效果. 展开更多
关键词 图像重建 超分辨率 自适应 双边变差 分辨率增强
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基于变差正则化的超分辨率图像重建 预览 被引量:1
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作者 朱高 王培康 宋慧慧 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期235-237,241共4页
针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平... 针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平滑。实验结果表明,该方法能够提高重建图像质量,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 超分辨率图像 病态性问题 奇异点 双边变差 正则化
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采用自适应正则参数的超分辨率加权重建 预览
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作者 陈大伟 胡访宇 《无线电工程》 2011年第5期 18-19,61,共3页
采用L1(一阶)、L2(二阶)范数是当前较为流行的2种图像超分辨率重建算法。在对这2种算法的优缺点进行分析的基础上,提出了一种采用L1和L2范数混合加权的参数自适应双边全变差正则化重建算法,将正则化参数作为重建图像的一个函数。实... 采用L1(一阶)、L2(二阶)范数是当前较为流行的2种图像超分辨率重建算法。在对这2种算法的优缺点进行分析的基础上,提出了一种采用L1和L2范数混合加权的参数自适应双边全变差正则化重建算法,将正则化参数作为重建图像的一个函数。实验证明这种算法有很好的边缘保持和去除椒盐噪声的能力,重建图像的质量有显著提高。 展开更多
关键词 超分辨率 L1、L2范数 自适应正则化 双边变差
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基于边缘方向扩散系数正则化的文本图像超分辨率算法 预览
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作者 张红梅 《现代电子技术》 北大核心 2017年第19期105-108,共4页
针对文档图像超分辨率重建问题,根据传统双边全变差(BTV)超分辨率算法,提出一种自适应约束的BTV正则化文档图像超分辨率算法。该算法通过引入一个图像的局部邻域残差均值,以区分当前像素点属于平滑区域还是边缘区域,然后利用垂直... 针对文档图像超分辨率重建问题,根据传统双边全变差(BTV)超分辨率算法,提出一种自适应约束的BTV正则化文档图像超分辨率算法。该算法通过引入一个图像的局部邻域残差均值,以区分当前像素点属于平滑区域还是边缘区域,然后利用垂直边缘方向和边缘方向扩散性的不同,产生自适应权重矩阵。最后通过代价函数求出迭代公式,最终实现文本图像的超分辨率重建。与相关的文档图像超分辨率方法相比较,提出的方法在视觉图像质量和字符识别精度方面均得到了显著的改善。 展开更多
关键词 文本图像 超分辨率重建 正则化 双边变差模型 边缘保持
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自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建 预览 被引量:1
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作者 周芹 马志强 +1 位作者 单勇 党建国 《电讯技术》 北大核心 2015年第6期599-604,共6页
在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区... 在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 正则化 双边变差模型 自适应约束 边缘保持
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