计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
3期
840-843
,共4页
L1范式%L2范式%双边全变分%序列图像%超分辨率重建
L1範式%L2範式%雙邊全變分%序列圖像%超分辨率重建
L1범식%L2범식%쌍변전변분%서렬도상%초분변솔중건
L1 norm%L2 norm%Bilateral Total Variation (BTV)%sequence image%super-resolution reconstruction
针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题,提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分(BTV)正则化的序列图像超分辨率重建方法.首先基于多分辨率策略的光流场模型对序列低分辨率图像进行配准,使图像的配准精度达到亚像素级,进而可以利用图像间的互补信息提高图像分辨率;其次利用L1和L2混合范式的优点,用BTV正则化算法解决重建的病态性反问题;最后进行序列图像超分辨率重建.实验数据显示算法可以降低图像均方误差,并将峰值信噪比(PSNR)提高1.2 dB～5.2 dB.实验结果表明,提出的算法能够有效地滤除高斯和脉冲噪声,保持图像边缘,提高图像可辨识度,可为车牌识别、人脸识别和视频监控等方面提供了良好的技术基础.
針對超分辨率重建時需要同時濾除高斯譟聲和脈遲譟聲的問題,提齣一種基于L1和L2混閤範式併結閤雙邊全變分(BTV)正則化的序列圖像超分辨率重建方法.首先基于多分辨率策略的光流場模型對序列低分辨率圖像進行配準,使圖像的配準精度達到亞像素級,進而可以利用圖像間的互補信息提高圖像分辨率;其次利用L1和L2混閤範式的優點,用BTV正則化算法解決重建的病態性反問題;最後進行序列圖像超分辨率重建.實驗數據顯示算法可以降低圖像均方誤差,併將峰值信譟比(PSNR)提高1.2 dB～5.2 dB.實驗結果錶明,提齣的算法能夠有效地濾除高斯和脈遲譟聲,保持圖像邊緣,提高圖像可辨識度,可為車牌識彆、人臉識彆和視頻鑑控等方麵提供瞭良好的技術基礎.
침대초분변솔중건시수요동시려제고사조성화맥충조성적문제,제출일충기우L1화L2혼합범식병결합쌍변전변분(BTV)정칙화적서렬도상초분변솔중건방법.수선기우다분변솔책략적광류장모형대서렬저분변솔도상진행배준,사도상적배준정도체도아상소급,진이가이이용도상간적호보신식제고도상분변솔;기차이용L1화L2혼합범식적우점,용BTV정칙화산법해결중건적병태성반문제;최후진행서렬도상초분변솔중건.실험수거현시산법가이강저도상균방오차,병장봉치신조비(PSNR)제고1.2 dB～5.2 dB.실험결과표명,제출적산법능구유효지려제고사화맥충조성,보지도상변연,제고도상가변식도,가위차패식별、인검식별화시빈감공등방면제공료량호적기술기출.
