为了提高单帧降质图像的分辨率,利用迭代反投影(iterative back projection,IBP)的方法改进了基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法。该算法将高分辨率图像减去IBP的重建结果后的差值用于学习高分辨率字典,并提出一种基于非局部相似性的...为了提高单帧降质图像的分辨率,利用迭代反投影(iterative back projection,IBP)的方法改进了基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法。该算法将高分辨率图像减去IBP的重建结果后的差值用于学习高分辨率字典,并提出一种基于非局部相似性的全局后处理过程,降低了稀疏表示求解的计算量同时提高了图像重建效果。实验结果表明,与现有的其它算法相比,改善了重建图像的主观质量,PSNR和SSIM也得到提高。展开更多
针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,...针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛(DIBCO)中该算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86 dB、1.19%的性能提升。展开更多
文摘为了提高单帧降质图像的分辨率,利用迭代反投影(iterative back projection,IBP)的方法改进了基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法。该算法将高分辨率图像减去IBP的重建结果后的差值用于学习高分辨率字典,并提出一种基于非局部相似性的全局后处理过程,降低了稀疏表示求解的计算量同时提高了图像重建效果。实验结果表明,与现有的其它算法相比,改善了重建图像的主观质量,PSNR和SSIM也得到提高。
文摘针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛(DIBCO)中该算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86 dB、1.19%的性能提升。
