一种基于GVF各向异性扩散模型的图像放大算法

• 作者: LAM Kin-Man 李晓光 沈兰荪 王素玉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像放大 梯度向最流 各向异性扩散 超分辨率复原
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1755-1758
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.09.018

摘要

提出了一种基于梯度向量流各向异性扩散模型的图像放大方法.首先低分辨率图像插值放大作为高分辨率图像的初始估计,然后利用基于GVF的平均曲率扩散模型和高斯移动平均低分辨率模型约束进行迭代复原.GVF是一种有旋场,作为外力场用来描述图像的边缘特征,能够将初始图像中斜向边缘锯齿效应表示为流线型.采用GVF外力场约束平均曲率扩散过程,能够有效去除边缘锯齿现象并保持纹理结构.高斯移动平均模型提供了图像数据保真度约束,使结果更接近理想图像.实验结果表明,本文算法能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观PSNR.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈兰荪	北京工业大学信号与信息处理研究室	237	7601	48.0	79.0
2	王素玉	北京工业大学信号与信息处理研究室	27	450	8.0	21.0
3	李晓光	北京工业大学信号与信息处理研究室	24	247	8.0	15.0