本文選題：圖像放大 + 自適應(yīng)協(xié)方差��； 參考：《電視技術(shù)》2017年Z2期

【摘要】：對于圖像放大技術(shù)而言,重要的就是要權(quán)衡到圖像質(zhì)量以及計(jì)算復(fù)雜度。傳統(tǒng)的基于線性或三次樣條插值的方法會帶來圖像模糊和鋸齒邊緣等失真,為了解決這一問題,人們提出一種基于迭代和學(xué)習(xí)的算法,但是這種方法帶來了很高的計(jì)算復(fù)雜度。綜合以上幾點(diǎn)本文提出了一種基于自適應(yīng)協(xié)方差的圖像放大方法(adaptive covariance-based edge diffusion,ACED)。該方法能很好地權(quán)衡圖像放大性能和復(fù)雜度之間的關(guān)系。在這種方法中,提出了一種聯(lián)合邊緣判別準(zhǔn)則,并自適應(yīng)選擇擴(kuò)散模板來估計(jì)局部協(xié)方差系數(shù),以高效的減少圖像放大帶來的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法在主觀質(zhì)量和客觀質(zhì)量上都有很大的提升,同時也具有較低的計(jì)算復(fù)雜度。
[Abstract]:For image amplification, it is important to balance image quality and computational complexity. Traditional methods based on linear or cubic spline interpolation can bring distortion such as image blur and sawtooth edge. In order to solve this problem, an iterative and learning-based algorithm is proposed, but this method brings high computational complexity. In this paper, we propose an adaptive covariance-based image amplification method (adaptive covariance-based edge diffusion-ACED). This method can balance the relationship between image magnification performance and complexity. In this method, a joint edge discriminant criterion is proposed, and a diffusion template is chosen to estimate the local covariance coefficients to reduce the distortion caused by image amplification. The experimental results show that both subjective and objective quality are greatly improved and the computational complexity is low.
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271212) 國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA015903)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2092761