位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于Keren配准和插值的快速超分辨率图像重建
  • ISSN号:1000-565X
  • 期刊名称:华南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2011
  • 页码:84-90
  • 分类:TP37[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510006, [2]华南农业大学信息学院,广东广州510642
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10778617 10973007 61070090); 广东省科技计划重大专项(2010A080402005);广东省科技计划项目(2008B080701052 2010B080701062); 广东省自然科学基金资助项目(10151063201000002)
  • 相关项目:模糊可变的视频序列超分辨率重建技术的研究
中文摘要:

为提高图像超分辨率重建技术实时应用的可能性,增强其对配准误差的容忍度,提出了一种基于Keren配准和插值的快速鲁棒超分辨率图像重建算法.该算法将配准后的低分辨率图像根据变换参数映射到高分辨率网格上,再利用模板卷积迭代地填充缺失像素值,从而重建一幅高分辨率图像.将文中算法与非均匀插值法、凸集映射法、鲁棒的迭代后向映射法和结构适应的归一化卷积法4种超分辨率图像重建算法进行了比较.实验结果表明,文中算法对一定精度范围内的配准误差不敏感,在速度和重建效果上具有一定的优势,是一种有效、鲁棒和快速的多帧超分辨率图像重建算法.

英文摘要:

In order to make it possible to apply the super-resolution reconstruction(SRR) technology of images in real time and to improve the tolerance of registration errors,a fast and robust SRR algorithm based on Keren registration and interpolation is proposed.In this algorithm,registered low-resolution(LR) images are mapped onto a high-resolution(HR) grid according to their transform parameters,and the space pixels are filled iteratively via the template convolution to reconstruct a HR image.The proposed algorithm is finally compared with four existing SRR algorithms including the nonuniform interpolation,the projection onto convex sets,the robust iterative back projection and the structure-adaptive normalized convolution.The results show that the proposed algorithm is an effective,robust and fast SRR method for multi-frame images because it is insensitive to registration errors in a certain accuracy range with high reconstruction speed and quality.

同期刊论文项目
期刊论文 17 会议论文 3
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《华南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部科技司
  • 主办单位:华南理工大学
  • 主编:李元元
  • 地址:广州市天河区五山路华南理工大学17号楼
  • 邮编:510640
  • 邮箱:journal@scut.edu.cn
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-565X
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1251/T
  • 邮发代号:46-174
  • 获奖情况:
  • 本学报荣获1996年国家教委系统优秀科技期刊二等奖...,1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,2001年荣获广东省优秀期刊奖和广东省优秀科技期刊...,2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,2006年获首届教育部优秀科技期刊奖,2008年荣获第二届教育部优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22954