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基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法

刘哲, 黄世奇, 姜杰

刘哲, 黄世奇, 姜杰. 基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法[J]. 红外技术, 2017, 39(4): 345-352.
引用本文: 刘哲, 黄世奇, 姜杰. 基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法[J]. 红外技术, 2017, 39(4): 345-352.
shu
LIU Zhe, HUANG Shiqi, JIANG Jie. Single Image Super Resolution Method Based on Multi-scale Self-similarity and Non Local Means[J]. Infrared Technology , 2017, 39(4): 345-352.
Citation: LIU Zhe, HUANG Shiqi, JIANG Jie. Single Image Super Resolution Method Based on Multi-scale Self-similarity and Non Local Means[J]. Infrared Technology , 2017, 39(4): 345-352.
shu

基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法

  • 西京学院信息工程学院,陕西西安,710123

  • 西京学院

基金项目: 国家自然科学基金(61473237)
详细信息

  • 中图分类号: O121.8%G558

Single Image Super Resolution Method Based on Multi-scale Self-similarity and Non Local Means

摘要

    摘要
  • 摘要: 提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像,然后在复原图像上叠加最相似子块的高频细节图像,获得高分辨率图像.实验结果表明,本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征.
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