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:
超分辨率图像复原是病态反问题.采用Geman & McClure范数来构造数据拟合项,并且在经典的双边全变分(Bilateral total variation,BTV)正则化模型基础上,提出了一种能更有效利用方向信息的正则化模型,该模型根据迭代次数来自适应选择正则化参数.实验表明,该方法比采用L1范数和L2范数能更好地抑制噪声和保持边缘,在视觉效果和峰值信噪比(Peak signal noise ratio,PSNR)两个方面都有一定的提高.
推荐文章
基于GEP多标记学习的图像超分辨率复原算法
超分辨率复原
基因表达式编程
支持向量机
样本学习
遥感图像超分辨率复原算法的仿真实现
遥感图像
超分辨率复原
分辨率提高
目标识别
一种轮廓平滑图像超分辨率算法
超分辨率
轮廓平滑
方向滤波
全局匹配
一种基于样本块的图像超分辨率方法研究
样本块
马尔科夫网络
先验
超分辨率
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 一种基于Geman & McClure范数的超分辨率图像复原算法
来源期刊 厦门大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 超分辨率 Geman & McClure范数 双边全变分 自适应
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 349-353
页数 分类号 TP391
字数 3317字 语种 中文
DOI
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 黄福利 厦门大学信息科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
2 张晓玲 厦门大学信息科学与技术学院 9 40 4.0 6.0
3 肖泉 厦门大学信息科学与技术学院 7 158 4.0 7.0
4 邱人元 厦门大学信息科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
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  (7)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(2)
  • 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)
2010(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)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超分辨率
Geman & McClure范数
双边全变分
自适应
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
厦门大学学报(自然科学版)
双月刊
0438-0479
35-1070/N
大16开
福建省厦门市厦门大学囊萤楼218-221室
34-8
1931
chi
出版文献量(篇)
4740
总下载数(次)
7
相关基金
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导