一种新的基于稀疏分解的图像放大方法

• 作者: 张旭峰 李秋菊 王宁 祝轩
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像放大 稀疏表示 RDWT WAT self-snake模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 271-273,279
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3996字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.3.056

摘要

提出了一对新的冗余离散小波变换(RDWT)和波原子变换(WAT)字典,并将其应用于图像稀疏形态成分分解以获得图像的卡通与纹理成分.并针对卡通和纹理所具有的不同形态学特征,对卡通成分采用具有曲率运动、边缘冲击特性和平滑去噪性能的非线性self-snake模型来放大;对纹理成分采用双三次插值方法来放大,最后通过叠加就可获得放大图像.实验结果表明,这种基于新字典对的稀疏形态成分分解的图像放大方法相比于传统的基于整幅图像的放大方法能够有效地保护小曲率和大梯度,强化图像边缘,保证纹理细节清晰完整.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝轩	西北大学信息科学与技术学院	28	251	10.0	14.0
2	王宁	西北大学信息科学与技术学院	16	72	4.0	8.0
3	李秋菊	西北大学信息科学与技术学院	3	13	2.0	3.0
4	张旭峰	西北大学信息科学与技术学院	3	13	2.0	3.0