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基于隐式分段自回归模型的图像插值算法
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:2012
  • 页码:1248-1259
  • 分类:TP391[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]北京大学计算机科学技术研究所,北京100871
  • 相关基金:国家自然科学基金(61071082); 国家发改委高技术产业发展项目(发改办高技[2010]3044号); 北京市自然科学基金(4102025)
  • 相关项目:异构网络中可伸缩视频与压缩感知联合编码研究
中文摘要:

利用自然图像信号的分段统计稳态性可以有效地对图像信号进行建模.其分段统计稳态区域往往具有非规则的形态.采用规则窗口对图像统计稳态区域内的统计量进行估计存在较大的误差.提出一种基于概率描述的隐式分段自回归模型来刻画分段统计稳态区域形态,并基于该模型提出了一种改进的图像插值算法.实验结果表明,该方法可以较好地改善插值图像中在边缘处的模糊、振铃和噪声等瑕疵现象.

英文摘要:

The piecewise statistical stationary property of natural image signals provides an effective way to model the image signals.However,the statistical stationary region always has an irregular profile.Large mismatch errors rise when a regular shape window is adopted to estimate the statistics in these regions.This paper proposes an implicit piecewise autoregressive model based on a probabilistic description of the statistical stationary region.According to this model,an improved image interpolation algorithm is presented.The experimental results show that the proposed interpolation method can greatly alleviate the blurring,ringing,and noisy artifacts around edges in interpolated image.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,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:54609