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针对现有算法在通用图像分辨率要求较高时重建效果不稳定的问题,提出一种基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建算法.对自然图像库进行训练建立过完备词典对,并将低分辨率图像分成若干图像块,根据局部先验约束建立稀疏表示模型,通过线性规划的方法求得过完备词典对下图像块的稀疏系数;利用多帧图像序列的相似性,采用非精确增广拉格朗日乘子法对全局约束构建的观测矩阵进行矩阵填充和矩阵恢复,最终获得高分辨率图像.实验结果表明,与其他主流算法相比,重建后的图像保留了更丰富的图像边缘与细节信息,不会过于平滑而导致图像模糊,并且不易受过完备词典选择范围的影响,具有较好的稳定性和更高的峰值信噪比,可应用于遥感图像超分辨率重建等图像应用领域. 相似文献
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针对视频检索过程中存在的视频亮度整体漂移、突变干扰以及视频再编辑等问题,提出了一种融合视频指纹特征和关键帧密度的检索算法.该算法首先对视频帧进行区域分割提取视频指纹特征;其次,采用改进的直接时序算法消除亮度漂移等干扰;最后,引入关键帧密度的概念消除了视频再编辑引起的时间跨度问题,同时采用了一种综合的搜索策略.实验结果表明:改进的算法不仅可有效地应对上述问题,而且算法运算量小、查全率与查准率高,具有很好的鲁棒性. 相似文献
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