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自适应的归一化卷积超分辨率重建算法研究 被引量：3
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作者 汪慧兰 杨晶晶 +1 位作者 毛晓辉 石建平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期191-195,共5页
图像超分辨率重建技术是数字图像领域的一个研究热点,应用广泛。为了使重建的图像能更好地保持边缘细节,采用各向异性高斯核函数作为适用度函数,并将改进的自适应归一化卷积超分辨率重建算法应用于设计的多通道光学成像系统图像。由于... 图像超分辨率重建技术是数字图像领域的一个研究热点,应用广泛。为了使重建的图像能更好地保持边缘细节,采用各向异性高斯核函数作为适用度函数,并将改进的自适应归一化卷积超分辨率重建算法应用于设计的多通道光学成像系统图像。由于各向异性高斯核函数邻域的尺度和方向由提出的自适应结构张量矩阵决定,其能很好地估计图像局部结构的方向和强度。实验仿真结果表明,提出的方法与其他方法相比可以保持边缘细节和提高信噪比,从而改善图像成像质量。 展开更多
关键词 多通道成像系统 结构张量矩阵 归一化卷积 图像重建
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基于加权梯度熵耦合P-Laplace约束的图像融合算法 被引量：2
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作者 张巍娜 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1595-1601,共7页
当前融合算法无法区分噪声和复杂边缘信息,使其对图像高频特征的边缘细节描述能力较弱,易产生锯齿效应,降低了融合图像质量,为此提出基于梯度熵耦合P-Laplace扩散的图像融合算法。将输入图像在梯度域进行变换,获得梯度图像;设计梯度熵... 当前融合算法无法区分噪声和复杂边缘信息,使其对图像高频特征的边缘细节描述能力较弱,易产生锯齿效应,降低了融合图像质量,为此提出基于梯度熵耦合P-Laplace扩散的图像融合算法。将输入图像在梯度域进行变换,获得梯度图像;设计梯度熵度量准则,分别计算输入图像的梯度熵;基于结构张量矩阵融合梯度信息,联合梯度熵,构建每个输入图像的梯度权重,有效区分噪声特征与图像边缘特征,在融合过程嵌入局部自适应P-Laplace扩散约束,消除图像噪声,完成图像融合。实验结果表明,与当前图像融合算法相比,所提算法具有更好的视觉效果与融合效率,输出图像具有更高的边缘信息评价因子和峰值信噪比,可有效保护图像边缘和细节信息并降低噪声图像融合的噪声。 展开更多
关键词 图像融合 梯度熵 P-Laplace 梯度权重 结构张量矩阵
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