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题名自适应邻域选取的邻域嵌入超分辨率重建算法
被引量：3
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作者
曹明明
干宗良
陈杰
崔子冠
朱秀昌
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机构
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第1期8-16,共9页
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基金
国家自然科学基金(61071091
61071166
+5 种基金
60802021)
江苏省研究生培养创新工程(CXZZ12_0470
CXLX12_0474)资助课题
江苏省自然科学青年基金(BK20130867)
江苏省高校自然科学研究项目(12KJB510019)
南京邮电大学校科研基金(NY212015)
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文摘
在邻域嵌入超分辨率重建算法中,训练和重建过程均在特征空间进行的,因此,特征选择对算法的性能具有较大的影响。另外,大多数基于邻域嵌入算法对训练得到的样本库未经测试直接使用,使得邻域选择具有"盲目"性。考虑到特征选择的重要性以及避免邻域选择的盲目性,本文提出了一种新的邻域嵌入超分辨率重建算法。第一步:利用专家矢量场模型估计出输入图像的全局图像;第二步:利用邻域嵌入算法重建残差图像。在重建残差图像的过程中,首先将图像分成若干子块并利用线性滤波器提取特征;然后,将训练图像分成两组,第一组训练得到高、低分辨率重建样本库,第二组对重建样本库测试,得到邻域选择库;最后,自适应的选择输入图像子块的邻域数目,并利用重建样本库重建。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入算法,提出算法可以重建更多的细节信息和锐利的边缘,重建得到的高分辨率图像具有较高的主客观质量。
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关键词
超分辨率重建
邻域嵌入
专家矢量场
邻域选择库
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Keywords
super resolution
neighbor embedding
field of experts
neighbor selection dictionary
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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