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题名引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
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作者
黄宇达
王迤冉
牛四杰
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机构
周口职业技术学院信息工程学院
周口师范学院网络工程学院
济南大学信息科学与工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期59-64,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61103143)
河南省科技计划项目(112300410307)。
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文摘
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。
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关键词
超分辨率
半耦合字典学习
细节约束因子
拉普拉斯分布
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Keywords
super-resolution
semi-coupled dictionary learning
detail constraint factor
Laplacian distribution
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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