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基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法
被引量：
5
1
作者
张秀
周巍
+1 位作者
段哲民
魏恒璐
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期461-468,共8页
为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后...
为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数;最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。
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关键词
超分辨率重建
专家
场
先验
模型
非局部自相似
稀疏表示
在线阅读
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职称材料
利用方向延伸专家场的单幅雾天图像复原
被引量：
10
2
作者
薛模根
周浦城
张洪坤
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期782-787,共6页
针对已有单幅雾天图像复原算法存在的局部方向性结构信息描述不充分,易导致复原后景物局部细节模糊或丢失的不足,提出一种基于方向延伸专家场的单幅雾天图像复原算法.首先基于大气散射模型获得粗略的大气光传输图估计,并在此基础上建立...
针对已有单幅雾天图像复原算法存在的局部方向性结构信息描述不充分,易导致复原后景物局部细节模糊或丢失的不足,提出一种基于方向延伸专家场的单幅雾天图像复原算法.首先基于大气散射模型获得粗略的大气光传输图估计,并在此基础上建立方向延伸专家场模型对大气光传输图进行优化;为避免在图像景物高亮度区域出现失真现象,利用无黑点约束算法对大气光传输图进行约束及调整,再根据图像中景物的梯度先验信息获取位于无穷远区域的像素集,由此估计出大气光强值;最后根据大气散射模型反向求解,得到复原后的场景图像.实验结果表明,该算法不仅可以显著地改善景物的细节信息、提高图像清晰度,并且恢复后的景物颜色更加自然、真实.
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关键词
图像复原
专家场模型
去雾
梯度先验
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职称材料
题名
基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法
被引量：
5
1
作者
张秀
周巍
段哲民
魏恒璐
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期461-468,共8页
基金
国家自然科学基金(61602383)
文摘
为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数;最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。
关键词
超分辨率重建
专家
场
先验
模型
非局部自相似
稀疏表示
Keywords
super-resolution reconstruction
fields of experts prior model
non-locally similarity
sparse representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用方向延伸专家场的单幅雾天图像复原
被引量：
10
2
作者
薛模根
周浦城
张洪坤
机构
陆军军官学院军用光电技术与系统实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期782-787,共6页
基金
国家自然科学基金(61379105)
安徽省自然科学基金(1208085QF115)
文摘
针对已有单幅雾天图像复原算法存在的局部方向性结构信息描述不充分,易导致复原后景物局部细节模糊或丢失的不足,提出一种基于方向延伸专家场的单幅雾天图像复原算法.首先基于大气散射模型获得粗略的大气光传输图估计,并在此基础上建立方向延伸专家场模型对大气光传输图进行优化;为避免在图像景物高亮度区域出现失真现象,利用无黑点约束算法对大气光传输图进行约束及调整,再根据图像中景物的梯度先验信息获取位于无穷远区域的像素集,由此估计出大气光强值;最后根据大气散射模型反向求解,得到复原后的场景图像.实验结果表明,该算法不仅可以显著地改善景物的细节信息、提高图像清晰度,并且恢复后的景物颜色更加自然、真实.
关键词
图像复原
专家场模型
去雾
梯度先验
Keywords
image restoration
fields of experts model
defogging
grads apriority rule
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法
张秀
周巍
段哲民
魏恒璐
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
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职称材料
2
利用方向延伸专家场的单幅雾天图像复原
薛模根
周浦城
张洪坤
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
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