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基于过完备字典的鲁棒性单幅图像超分辨率重建模型及算法
被引量：
5
1
作者
徐国明
薛模根
崔怀超
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1599-1605,共7页
针对单幅含噪图像的超分辨率重建问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示建立了超分辨率重建模型.该模型中低分辨率字典采用K-SVD算法直接训练,高分辨率字典则由高分辨率图像块与低分辨率字典下的同构的表示系数进行逼近求得;近似的高...
针对单幅含噪图像的超分辨率重建问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示建立了超分辨率重建模型.该模型中低分辨率字典采用K-SVD算法直接训练,高分辨率字典则由高分辨率图像块与低分辨率字典下的同构的表示系数进行逼近求得;近似的高分辨率图像块通过高分辨率字典乘以表示系数得到,为使重建结果对噪声具有鲁棒性,利用基于稀疏表示的噪声图像恢复的方法由重叠的近似高分辨率图像块求得最终结果.实验结果表明,文中模型无论是主观视觉还是客观评价指标均取得了较好的效果,并验证了模型及算法的有效性.
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关键词
超分辨率
单幅图像
稀疏表示
过完备字典
K—SVD
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职称材料
基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法
被引量：
5
2
作者
张洪坤
周浦城
薛模根
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期215-216,219,共3页
针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法...
针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法将处理前后的图像信息进行融合。实验结果表明,该算法不仅能避免天空噪声对图像的干扰,而且能有效提高图像对比度,获得满意的图像视觉效果。
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关键词
去雾
暗原色
直方图匹配
图像增强
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职称材料
题名
基于过完备字典的鲁棒性单幅图像超分辨率重建模型及算法
被引量：
5
1
作者
徐国明
薛模根
崔怀超
机构
合肥工业大学计算机与
信息
学院
解放军
陆军军官学院
基础部
解放军陆军军官学院信息工程系
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1599-1605,共7页
基金
安徽省自然科学基金(1208085QF115)
文摘
针对单幅含噪图像的超分辨率重建问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示建立了超分辨率重建模型.该模型中低分辨率字典采用K-SVD算法直接训练,高分辨率字典则由高分辨率图像块与低分辨率字典下的同构的表示系数进行逼近求得;近似的高分辨率图像块通过高分辨率字典乘以表示系数得到,为使重建结果对噪声具有鲁棒性,利用基于稀疏表示的噪声图像恢复的方法由重叠的近似高分辨率图像块求得最终结果.实验结果表明,文中模型无论是主观视觉还是客观评价指标均取得了较好的效果,并验证了模型及算法的有效性.
关键词
超分辨率
单幅图像
稀疏表示
过完备字典
K—SVD
Keywords
super-resolution
single image
sparse representation
over-complete dictionary
K-SVD
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法
被引量：
5
2
作者
张洪坤
周浦城
薛模根
机构
解放军
陆军军官学院
研究生
系
解放军陆军军官学院信息工程系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期215-216,219,共3页
文摘
针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法将处理前后的图像信息进行融合。实验结果表明,该算法不仅能避免天空噪声对图像的干扰,而且能有效提高图像对比度,获得满意的图像视觉效果。
关键词
去雾
暗原色
直方图匹配
图像增强
Keywords
defogging
dark channel prior
histogram matching
image enhancement
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于过完备字典的鲁棒性单幅图像超分辨率重建模型及算法
徐国明
薛模根
崔怀超
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
5
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职称材料
2
基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法
张洪坤
周浦城
薛模根
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
5
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职称材料
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