基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了获得更加理想的图像超分辨率重建结果,提出了一种基于混合噪声模型的图像超分辨率重建方法.首先利用L1范数在突变区域较好地保持图像边缘信息,然后采用L2范数抑制图像平坦区域的噪声,最后采用多幅图像进行超分辨率重建仿真实验.仿真结果表明,相对于其他重建算法,该算法提高了图像重建结果峰值信噪比,降低了图像重建的误差,可以较好的平滑和保持图像边缘细节信息,同时加快了图像重建的速度,可以满足重建的实时性要求.
推荐文章
基于MAP算法的图像超分辨率重建
超分辨率
图像重建
最大后验概率
基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述
单图像超分辨率重建
深度学习
密集卷积网络
生成式对抗网络
基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究
人工智能
深度学习
超分辨率
制造工艺
基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法
超分辨率
自适应正则化
联合字典
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于混合噪声模型的图像超分辨率重建
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 图像超分辨率重建 混合噪声模型 峰值信噪比 均方根误差
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 计算机控制系统及软件
研究方向 页码范围 1903-1907
页数 5页 分类号 TN51
字数 3455字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.150411
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 佟晓宇 天津工业大学自动化系 4 9 2.0 3.0
2 成怡 1 1 1.0 1.0
3 修春波 1 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (71)
共引文献  (38)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (1)
二级引证文献  (0)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2009(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2010(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2011(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2012(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2013(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像超分辨率重建
混合噪声模型
峰值信噪比
均方根误差
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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
论文1v1指导