针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度和...针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度和局部方向自适应地进行平滑处理;然后通过分析输入的低分辨率图像及其插值,使输出图像的局部笔画宽度接近于局部的笔画方向。这种信息被压缩到基于笔画宽度的方向全变分正则项中。通过最小化正则项和数据保真项的线性组合,重建了高分辨率的图像。与相关的文档图像超分辨率方法相比,所提方法在视觉图像质量和字符识别精度方面得到了显著的改善。展开更多
针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法。考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像...针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法。考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像重建过程中,噪声分布发生变化,整合L_1,L_2范数,设计了一种自适应加权函数;结合双边全变差(BTV)正则化算法,设计了一种自适应加权函数图像恢复方法。实验结果表明:相比基于L_1-L_2混合误差模型(HEM),方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别平均提高了约2.07 d B,0.02,对含有多种噪声的退化图像能够取得比较理想的结果。展开更多
文摘针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度和局部方向自适应地进行平滑处理;然后通过分析输入的低分辨率图像及其插值,使输出图像的局部笔画宽度接近于局部的笔画方向。这种信息被压缩到基于笔画宽度的方向全变分正则项中。通过最小化正则项和数据保真项的线性组合,重建了高分辨率的图像。与相关的文档图像超分辨率方法相比,所提方法在视觉图像质量和字符识别精度方面得到了显著的改善。
文摘针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法。考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像重建过程中,噪声分布发生变化,整合L_1,L_2范数,设计了一种自适应加权函数;结合双边全变差(BTV)正则化算法,设计了一种自适应加权函数图像恢复方法。实验结果表明:相比基于L_1-L_2混合误差模型(HEM),方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别平均提高了约2.07 d B,0.02,对含有多种噪声的退化图像能够取得比较理想的结果。
