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摘要:
提出一种基于TV-L1分解的红外云图超分辨率算法.该方法采用原始-对偶算法求解TV-L1图像分解模型,将低分辨率云图分解为结构部分和纹理部分:对结构部分采用软决策自适应插值(SAI)处理;对纹理部分则基于非下采样Contourlet变换(NSCT)具有多方向和平移不变的特性,构造非线性增益函数对其NSCT变换域系数进行处理,然后对处理后的变换系数进行NSCT逆变换实现纹理增强.最后,将处理后的结构部分和纹理部分组合起来得到重构的高分辨率云图.实验结果表明,所提出的算法在视觉效果以及图像质量定量评价上均优于传统插值方法,在实现两倍超分辨率时,其峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)平均值分别提高了1.3162~4.5919 dB和0.0071~0.0206;实现三倍超分辨率时PSNR和SSIM平均值分别提高了0.3387~4.58 dB和0.0018~0.0417.由于SAI插值和非下采样Contourlet变换准确表示了云图的不同形态特征,故所提算法的超分辨率结果不但准确重建了云图中的结构部分,而且有效保持了红外云图纹理和边缘.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于TV-L1分解的红外云图超分辨率算法
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 TV-L1分解模型 红外云图 非下采样Contourlet变换(NSCT) 图像增强 超分辨率
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 937-944
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 4739字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20162404.0937
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 尹曹谦 宁波大学信息科学与工程学院 19 71 5.0 7.0
2 符冉迪 宁波大学信息科学与工程学院 46 183 8.0 10.0
3 周颖 宁波大学信息科学与工程学院 9 33 4.0 5.0
4 颜文 宁波大学信息科学与工程学院 6 18 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
TV-L1分解模型
红外云图
非下采样Contourlet变换(NSCT)
图像增强
超分辨率
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
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