提出一种自适应正则化的图像超分辨率重建算法.首先,利用局部残差均值自适应地计算各低分辨率图像通道的权值参数矩阵,可有效地利用各通道对应区域间的交叉信息;其次,利用正则项局部误差均值自适应地计算平衡正则项和保真项的正则化参...提出一种自适应正则化的图像超分辨率重建算法.首先,利用局部残差均值自适应地计算各低分辨率图像通道的权值参数矩阵,可有效地利用各通道对应区域间的交叉信息;其次,利用正则项局部误差均值自适应地计算平衡正则项和保真项的正则化参数矩阵,能较好地保持图像边缘纹理等信息.实验结果表明本文算法不但具有较高峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似度(Structural similarity,SSIM),而且在边缘、纹理等细节区域具有更好的重建效果.展开更多
超分辨率重建在视频监控、高清晰度电视、遥感图像、医学图像处理等领域具有广阔的应用前景.最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)法是普遍采用的一种超分辨率重建方法.针对传统MAP法存在的局限性,本文提出了一种基于MAP框架的时空...超分辨率重建在视频监控、高清晰度电视、遥感图像、医学图像处理等领域具有广阔的应用前景.最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)法是普遍采用的一种超分辨率重建方法.针对传统MAP法存在的局限性,本文提出了一种基于MAP框架的时空联合自适应视频序列超分辨率重建算法.时空联合自适应机制的引入使得算法在保持边缘的同时可减小错误运动估计矢量对重建图像质量的影响.实验结果表明,算法具有重建质量好、边缘保持能力强、收敛速度快等特点.展开更多
文摘提出一种自适应正则化的图像超分辨率重建算法.首先,利用局部残差均值自适应地计算各低分辨率图像通道的权值参数矩阵,可有效地利用各通道对应区域间的交叉信息;其次,利用正则项局部误差均值自适应地计算平衡正则项和保真项的正则化参数矩阵,能较好地保持图像边缘纹理等信息.实验结果表明本文算法不但具有较高峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似度(Structural similarity,SSIM),而且在边缘、纹理等细节区域具有更好的重建效果.
文摘超分辨率重建在视频监控、高清晰度电视、遥感图像、医学图像处理等领域具有广阔的应用前景.最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)法是普遍采用的一种超分辨率重建方法.针对传统MAP法存在的局限性,本文提出了一种基于MAP框架的时空联合自适应视频序列超分辨率重建算法.时空联合自适应机制的引入使得算法在保持边缘的同时可减小错误运动估计矢量对重建图像质量的影响.实验结果表明,算法具有重建质量好、边缘保持能力强、收敛速度快等特点.
