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基于退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率自适应重建
  • ISSN号:1001-0505
  • 期刊名称:东南大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:1193-1196
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学自动化学院,南京210016, [2]北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60905009); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20093218120015); 中国科学院遥感应用研究所、北京师范大学遥感科学国家重点实验室开放基金资助项目(2009KFJJ012); 南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目(NS2010081)
  • 相关项目:视频序列的自适应超分辨率盲重建技术研究
中文摘要:

为有效提升图像质量,提出一种基于图像退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率重建算法.通过退化模型在彩色空间上得出图像超分辨率重建训练集,并根据此训练集进行图像邻域分块.为了在训练过程中抑制噪声并锐化图像中的边缘信息,提取训练集亮度和梯度特征并进行特征融合.为了有效提升重建算法的自适应性,引入图像重建优化参数和边缘信息参数,根据此参数给出重建模型.基于最小二乘法的基本思想得出重建图像分块,并根据对应的次序对分块进行组合,得出最终高分辨率图像.实验结果表明,该算法效果良好.

英文摘要:

A new color image super-resolution reconstruction method base on degradation model and neighbor embedding is proposed to effectively improve the image quality.Through image degradation model training set is obtained in color space and then according to this set the image area is cut into patches.A new combination of features is proposed based on luminance and gradient,which can preserve edges and smoothen color regions.Then image super-resolution optimization parameter(SOP) and edge information parameter(EIP) are introduced in order to effectively enhance the adaption of the algorithm and according to which,SR(super-resolution) model is given.Finally,the specific process of patches by Least Squares method is obtained.And the patches are stitched according to the corresponding coordinates,where the overlapping regions of patches are averaged.Experiments show that the proposed algorithm performs better in both quantitative and qualitative evaluation.

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期刊信息
  • 《东南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东南大学
  • 主编:毛善锋
  • 地址:南京四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:xuebao@seu.edu.cn
  • 电话:025-83794323
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0505
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1178/N
  • 邮发代号:28-15
  • 获奖情况:
  • 先后荣获第三届国家期刊奖百种重点期刊奖,2006-2...,2013年荣获首届江苏省新闻出版政府奖"报刊奖"
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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,日本日本科学技术振兴机构数据库,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:23651