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基于高频和中频信息的图像超分辨率重建被引量：3: 2015年; 提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法(GISA)进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。; 陈伟超陈华华; 关键词：高频字典超分辨率

基于自适应协稀疏正则化的图像复原被引量：1: 2015年; 提出一种新的基于协稀疏模型的正则化图像复原算法,将图像协稀疏先验作为约束加入图像复原模型中。为了能自适应地处理各种不同的图像块,先对训练样本分类,并为每一类样本训练一个分析字典,然后自适应地选择用于重建当前图像块的字典。将实验结果与目前最新的几种方法相比,验证了算法的有效性。; 薛纪令陈华华; 关键词：正则化图像复原自适应

基于非局部相似性的立体图像超分辨率技术: 2015年; 针对透视几何,提出了一种新的基于非局部相似性的立体图像超分辨率算法。算法将混合分辨率技术中视点的下采样过程建模成退化模型,并把相邻的高分辨率视点图作为参考图。利用参考图及深度信息,合成一幅目标视点的高分辨率投影图作为初始估计。将非局部相似性作为正则项添加到退化模型中。在寻找相似子块时,对于公共视野区中的块,从参考图中寻找;而对于遮挡区的块,则从投影图中寻找。最后,用梯度下降法求最优解。仿真实验分别对合成图和真实图进行了测试,结果表明,该算法较现有的算法具有更好的视觉效果和峰值信噪比。; 钱斌豪陈华华; 关键词：超分辨率立体图像

强边缘导向的盲去模糊算法被引量：7: 2017年; 目的在图像的获取过程中,成像设备与拍摄场景发生了相对位移,导致获取的实际图像存在信息丢失、模糊退化的现象,这极大地影响了图像的质量和人们的视觉体验,也影响了图像的后续处理。盲去卷积旨在从观测图像中估计模糊核并获得清晰图像,为此提出了一种基于强边缘的运动图像盲去模糊算法。方法结合图像梯度稀疏性,采用自适应l0范数约束待估计图像梯度的强边缘;针对模糊核稀疏性和连续性,以l0-l2范数分别约束模糊核的像素和梯度,同时把模糊核归一化先验作为正则项引入模型中,以强边缘指导模糊核估计。在去模糊阶段,结合全变分与超拉普拉斯正则化方法的优点,将两种方法复原的图像取平均,以减轻复原图像中的振铃效应,同时保留更多的图像细节。结果为了检验本文算法的有效性,对Levin测试集和实际拍摄的模糊图像分别进行仿真,并同现有算法进行比较。Levin测试集上的实验结果表明,提出的盲反卷积成功率为100%且在对比算法中具有最高PSNR;实际彩色图像的盲反卷积实验表明,相比于其他算法,本文算法获得的模糊核具有更准确的支撑和较少的噪点,获得的清晰图像具有较优的视觉效果。结论该方法从定量和定性比较上都体现了较好的去运动模糊能力,可适用于遥感、医学等领域。; 陈华华鲍宗袍; 关键词：模糊核振铃效应稀疏性

基于残差的图像超分辨率重建被引量：7: 2013年; 提出一种基于图像残差的超分辨率重建算法。以原高分辨率图像与插值放大后图像之间的图像残差与低分辨率图像样本特征作为样本对,对其进行K均值分类,并对每类样本对采用KSVD(K-singular value decomposi-tion)方法进行训练获得高、低分辨率字典对,然后根据测试样本与类中心的欧氏距离选择字典对,以与测试样本相近的多个类别所重建的结果加权获得图像残差,并结合低分辨率图像的插值结果获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有更高的重建质量,且采用训练样本分类和相近类别的重建结果的加权和有利于提高图像重建质量。; 陈华华姜宝林刘超陈伟强陆宇张嵩; 关键词：残差超分辨率字典

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浙江省自然科学基金(Y1111213)

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