基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于已有算法的不足,提出了双正则化约束算法.该算法引入图像平滑性约束和点扩散函数平滑性约束,进一步缩小了重建的解空间.在提升小波域上实现算法求解,减少了算法的运算量,加快了迭代收敛速度,降低了对图像平稳性的要求.实验结果表明,该算法能有效地重建超分辨率图像.
推荐文章
基于双阈值Huber范数估计的图像正则化超分辨率算法
图像处理
图像重建
超分辨率
正则化
基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建
正则化参数
超分辨率
在线字典学习
稀疏编码
图像
基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法
L1/2正则化
稀疏表示
超分辨率图像重建
K-SVD算法
字典学习
训练样本
采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法
图像处理
超分辨率
稀疏表示
局部线性嵌入
小波变换
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于提升小波双正则化超分辨率算法
来源期刊 无线电工程 学科 工学
关键词 超分辨率 图像重建 提升小波 双正则化
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 信号与信息处理
研究方向 页码范围 24-25,45
页数 3页 分类号 TP391
字数 1859字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3106.2009.12.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王培康 44 538 11.0 22.0
2 薛伟 13 103 6.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超分辨率
图像重建
提升小波
双正则化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线电工程
月刊
1003-3106
13-1097/TN
大16开
河北省石家庄市174信箱215分箱
18-150
1971
chi
出版文献量(篇)
5453
总下载数(次)
12
总被引数(次)
20875
论文1v1指导