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摘要:
提出一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法,分为正则化权值训练和图像内插两部分.在训练部分,根据局部窗口特征和其对应的最优正则化权值建立字典.在图像内插部分,利用加权最小二乘法估计自回归模型参数,并通过查找字典中距离当前局部窗口最近的样本获得最优正则化权值,然后使用软判决估计重建图像内插值.同时,使用EM算法修正估计出的模型参数和图像内插值.实验结果表明,与其它算法相比,所提的内插算法具有更好的主观和客观效果.
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文献信息
篇名 一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像内插 加权最小二乘法 软判决估计 自回归模型 EM算法
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 28-35
页数 8页 分类号 TN919.8
字数 4557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 干宗良 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室 69 440 13.0 17.0
2 崔子冠 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室 30 182 8.0 12.0
3 胡继瑶 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室 1 2 1.0 1.0
4 王翔 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室 7 14 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像内插
加权最小二乘法
软判决估计
自回归模型
EM算法
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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