| 基于改进邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法 |
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| 引用本文： | 陈莹,侯春萍,周圆.基于改进邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法[J].光电子．激光,2015,26(8):1618-1625. |
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| 作者姓名： | 陈莹 侯春萍 周圆 |
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| 作者单位： | 天津大学 电子信息工程学院,天津 300072;天津大学 电子信息工程学院,天津 300072;天津大学 电子信息工程学院,天津 300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61201179,61471262)资助项目 (天津大学 电子信息工程学院,天津 300072) |
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| 摘 要： | 现有的基于压缩感知的超分辨率重建模型需要对 高分辨率图像进行初始估计,而初始估计的准确与 否直接影响图像重建的质量与迭代次数。针对此问题,本文引入非局部均值正则项以改进邻 域嵌入方法, 从而获得更加准确的高频初始估计；同时利用低分辨率图像的局部自相似性和多尺度结构相 似性构建约 束项,从而提出了一种基于改进的邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法,充分结合 两者的优势, 增强了先验估计的表达能力。实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在客观评价 指标和主观视觉质量上均有显著提高。
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| 关 键 词： | 非局部均值 自相似性 图像超分辨率 稀疏表示 |
| 收稿时间： | 4/7/2015 12:00:00 AM |
Image super-resolution reconstruction based on improved neighbor embedding and structure self-similarity |
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| Affiliation: | School of Electronic Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;School of Electronic Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;School of Electronic Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | nonlocal means self-similarity image super-resolution sparse representation |
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