基于L1范数的图像超分辨率及差分统计模型

• 作者: 倚海伦 王庆
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 正则化 差分图像
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 203-205
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.24.071

摘要

在L1范数图像超分辨率重建框架下,引入参数自适应估计,该方法对模型误差表现出良好的稳健性并且可以加速收敛.结合差分图像统计特性和概率先验模型,解释了L1范数形式的双边全变差正则项概念,利用Kullback-Leibler距离证明了该正则项的优越性,并分析了混合先验模型在超分辨率重建中应用的可行性等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王庆	西北工业大学计算机学院	68	658	15.0	23.0
2	倚海伦	西北工业大学计算机学院	3	5	1.0	2.0