基于L1/2自适应稀疏正则化的图像重建算法

• 作者: 刘怡俊 叶向荣 熊炯涛 陈云华
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: L1/2非凸优化 稀疏表示 自适应正则化 超分辨率重建 邻近块兼容性 拼接字典
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.170006

摘要

为了解决图像超分辨率重建过程中出现的问题,结合图像的稀疏表示,增加控制邻近块兼容性的约束,建立具有邻近块兼容性约束的L1/2稀疏正则化模型.采用加权L2范式代替Lp(0＜p＜1)范式,对迭代加权最小二乘法进行转化,提出一种自适应正则化参数选取的算法.通过拼接字典的方法,训练出重要的特征并优化了重建图像的质量.实验结果表明,该重建方法在去噪和保留边缘信息方面具有较好的效果,重建的高分辨率图像在视觉上具有清晰锐利的特点,而且在峰值信噪比和结构相似度两项指标上都优于传统的重建方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘怡俊	广东工业大学信息工程学院	66	190	7.0	10.0
2	陈云华	广东工业大学计算机学院	35	152	8.0	10.0
3	叶向荣	广东工业大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
4	熊炯涛	广东工业大学计算机学院	1	4	1.0	1.0