發(fā)布時間：2019-10-22 11:17

【摘要】：要增強噪聲圖像的分辨率,傳統(tǒng)的串聯(lián)方式依次進行去噪與超分辨率重建兩個步驟,但去噪算法去除噪聲的同時也損失了部分細節(jié)信息,影響了后續(xù)超分辨率重建的質(zhì)量.為了使低分辨率噪聲圖像中所有細節(jié)信息都能參與超分辨率重建,本文以非局部中心化稀疏表示(Nonlocally centralized sparse representation,NCSR)模型為基礎,提出了基于自適應塊組割(Patch-group-cuts,PGCuts)先驗的噪聲圖像超分辨率重建方法,同時實現(xiàn)去噪和超分辨率重建功能.塊組割先驗基于新穎的三維鄰域系統(tǒng)和塊組模型,能夠達到圖像去噪、邊緣平滑和邊緣清晰等效果,重建時以邊緣強度為參考對塊組割先驗進行自適應約束,由于塊組割在平滑區(qū)域約束力較低,采用分區(qū)域融合的方式進一步抑制噪聲.本文對合成的低分辨率噪聲圖像和真實的低分辨率噪聲圖像進行了重建實驗,實驗表明,基于自適應塊組割先驗的噪聲圖像超分辨率重建算法,在豐富細節(jié)的同時能抑制噪聲的干擾,不但具有較高的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度等客觀評價值,而且在非光滑區(qū)域具有很好的主觀重建效果.
【作者單位】： 四川大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61471248)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2551621