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基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:《电视技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1] 河南农业职业学院电子信息工程系,河南郑州451450, [2] 河南大学计算机与信息工程学院数据与知识工程研究所,河南开封475000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61202098)
中文摘要:

为了提高超分辨率图像的重构效果,提出了一种基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法.首先采用小波变换对低分辨率图像进行分解,得到低分辨率图像的低频子带与高频子带,然后采用压缩感知技术分别对低频子带和高频子带进行重建,并通过小波逆变换得到最终重建图像,最后在MATLAB 2012平台上进行仿真实验.结果表明,相对于其他图像重建方法,本文方法的重建图像视觉效果更加理想,不仅提高了低分辨率图像重建精度,而且提高了图像重建效率,可以满足图像处理的实时性、在线性要求.

英文摘要:

In order to improve the effect of image super-resolution reconstruction, a super-resolution reconstruction method based on wavelet domain and compressive sensing is proposed in this paper, Firstly, wavelet transform is used to decompose the low reso- lution images and get the low frequency and high frequency sub bands, and then the low resolution frequency sub bands and the high frequency sub bands of image are reconstructed respectively by compressed sensing and get the final image reconstructed by the wavelet inverse transform. Finally,the simulation experiments are carried out to test performance on the platform of MATLAB 2012. The results show that, com with other image reoenstruction methods, the proposed method not only can obtain better re- construction image visual effect, enhance the low resolution image reconstruetion quality, but also improve the efficiency of image reconstruction, can meet the real-time, online requirement of image processing.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn; dsss@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-59570246
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:12712