本文關(guān)鍵詞： 超分辨率 盲反卷積 正則化 交替最小化　出處：《天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決超分辨率圖像盲復(fù)原問題,研究了一種廣義圖像降質(zhì)模型及廣義超分辨率圖像盲復(fù)原算法模型.提出了基于TVBD的交替最小化超分辨率圖像盲復(fù)原算法,并加以改進(jìn)以改善復(fù)原效果;通過結(jié)合MSAA算法,提出了基于TV交替最小化的快速中值超分辨率圖像盲復(fù)原算法,排除野值干擾,提高算法精度和速度;根據(jù)峰值信噪比和誤差平方和,提出兩種新的客觀評價(jià)指標(biāo),衡量各算法的復(fù)原效果.實(shí)驗(yàn)表明,本文算法有效實(shí)現(xiàn)了超分辨率圖像盲復(fù)原,并提高了復(fù)原精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of blind restoration of super-resolution image. In this paper, a generalized image degradation model and a generalized super-resolution image blind restoration algorithm model are studied, and an alternative minimization super-resolution image blind restoration algorithm based on TVBD is proposed and improved to improve the restoration effect. By combining with MSAA algorithm, a fast median super-resolution image blind restoration algorithm based on TV alternating minimization is proposed to eliminate outliers and improve the accuracy and speed of the algorithm. According to the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and the sum of error squared, two new objective evaluation indexes are proposed to evaluate the restoration effect of each algorithm. Experiments show that the proposed algorithm is effective in realizing blind super-resolution image restoration. The precision of restoration is improved.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61340034) 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(13JCYBJC15600)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 圖像分辨率[1-3]反映圖像的清晰度,是圖像信息豐富程度的一種衡量指標(biāo).圖像采集過程中的各種降質(zhì)會降低圖像的清晰度.為提高圖像的清晰度,需對圖像進(jìn)行超分辨率復(fù)原.超分辨率圖像復(fù)原[4-5]是通過恢復(fù)圖像損失的細(xì)節(jié)信息來提高圖像分辨率的一種廣義的圖像復(fù)原技術(shù).該技術(shù)充分利

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