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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
1
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
改进的二阶总广义变分图像去噪算法
被引量：
4
2
作者
刘巧红
孙丽萍
林敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第19期198-203,共6页
为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分(TV)去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分(TGV)的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪...
为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分(TV)去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分(TGV)的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪模型,最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项,以及张量函数的各向异性扩散,有效突出边缘结构的特性。实验结果表明,该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时,避免了阶梯效应,增强了对原始图像中边缘结构的保持。
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关键词
图像去噪
总广义变分
各向异性扩散张量
原始-对偶算法
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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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职称材料
题名
改进的二阶总广义变分图像去噪算法
被引量：
4
2
作者
刘巧红
孙丽萍
林敏
机构
上海健康医学院健康信息技术与管理学院
上海健康医学院医疗器械学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第19期198-203,共6页
基金
上海市教育委员会科研创新项目(No.14YZ69)
文摘
为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分(TV)去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分(TGV)的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪模型,最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项,以及张量函数的各向异性扩散,有效突出边缘结构的特性。实验结果表明,该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时,避免了阶梯效应,增强了对原始图像中边缘结构的保持。
关键词
图像去噪
总广义变分
各向异性扩散张量
原始-对偶算法
Keywords
image denoising
total generalized variation
anisotropic diffusion tensor
primal-dual algorithm
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
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进的二阶总广义变分图像去噪算法
刘巧红
孙丽萍
林敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
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职称材料
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