融合学习算法的单帧图像超分辨率复原

• 作者: 刘水清 孙金海 陈柯 黄全亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 超分辨率 正则化 学习算法
• 年，卷（期）: 2013,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 186-190
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0107

摘要

为从高度降质的单帧图像中重建出高分辨率图像，提出了一个结合自适应正则化与学习算法的超分辨率复原方法。该方法基于图像的局部特征，实现了正则化方法动态自适应控制过程，优化了学习算法中的训练集、预测原则和搜索过程，以降低基准图相关性要求、提高搜索效率。仿真实验分步论证了该方法的有效性，以及对复原效果的提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄全亮	华中科技大学电子与信息工程系	19	109	7.0	9.0
2	陈柯	华中科技大学电子与信息工程系	15	56	4.0	7.0
3	孙金海		4	11	2.0	3.0
4	刘水清	华中科技大学电子与信息工程系	2	17	2.0	2.0