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一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法

林玉明, 赵勋杰, 沈琪琪

林玉明, 赵勋杰, 沈琪琪. 一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法[J]. 红外技术, 2016, 38(7): 592-596.
引用本文: 林玉明, 赵勋杰, 沈琪琪. 一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法[J]. 红外技术, 2016, 38(7): 592-596.
shu
LIN Yuming, ZHAO Xunjie, SHEN Qiqi. A Regularization Super-resolution Image Reconstruction Algorithm with Adaptive Parameters[J]. Infrared Technology , 2016, 38(7): 592-596.
Citation: LIN Yuming, ZHAO Xunjie, SHEN Qiqi. A Regularization Super-resolution Image Reconstruction Algorithm with Adaptive Parameters[J]. Infrared Technology , 2016, 38(7): 592-596.
shu

一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法

  • 朝阳广播电视大学,辽宁朝阳,122000

  • 苏州大学 物理光电与能源学部,江苏苏州,215006

  • 朝阳广播电视大学

  • 苏州大学

基金项目: 国防科技重点实验室基金
详细信息

  • 中图分类号: TP391

A Regularization Super-resolution Image Reconstruction Algorithm with Adaptive Parameters

摘要

    摘要
  • 摘要: 在正则化超分辨率重建算法中,正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要.参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的.在近期文献中,提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法,取得了较好的实验结果.然而在这些方法中,提取空间信息方法的计算量大,导致重建速度慢,限制了算法的应用.提出一种快速空间信息提取方法,并构建自适应参数模型,实验结果显示,该方法在大幅提高重建速度的同时,获得了更好的重建效果.
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