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基于快速l1-范数稀疏表示和TGV的超分辨算法研究
被引量：
1
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作者
穆绍硕
张解放
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期26-37,共12页
针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方...
针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方法建立LR图像和相对应的高频信息ADT的字典集;其次将字典学习到的ADT边缘信息和TGV模型组合成新的规则项;最后利用新的规则项建立超分辨代价函数,并利用图像增强后处理方法对整幅图像进行优化。结果表明:算法对仿真数据和SO12233靶标数据具有较高的可行性和鲁棒性,能有效去除噪声等异常点,获得高质量清晰图像,同时与其他经典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。
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关键词
光学相机
超
分
辨
二阶广义全变分
快速稀疏表示
各向异性扩散张量
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职称材料
题名
基于快速l1-范数稀疏表示和TGV的超分辨算法研究
被引量：
1
1
作者
穆绍硕
张解放
机构
浙江传媒学院电子信息学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期26-37,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61877053)
浙江省教育厅一般科研资助项目(Y201840087)~~
文摘
针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方法建立LR图像和相对应的高频信息ADT的字典集;其次将字典学习到的ADT边缘信息和TGV模型组合成新的规则项;最后利用新的规则项建立超分辨代价函数,并利用图像增强后处理方法对整幅图像进行优化。结果表明:算法对仿真数据和SO12233靶标数据具有较高的可行性和鲁棒性,能有效去除噪声等异常点,获得高质量清晰图像,同时与其他经典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。
关键词
光学相机
超
分
辨
二阶广义全变分
快速稀疏表示
各向异性扩散张量
Keywords
optical camera
super-resolution
total generalized variation
fast sparse representations
anisotropic diffusion tensor
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于快速l1-范数稀疏表示和TGV的超分辨算法研究
穆绍硕
张解放
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
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