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摘要:
针对当前空间域的多帧超清图像重构算法,在对具有较多未知像素的低分辨率图像修复时,存在重构效果差,且处理速度慢等不足,提出了基于形态学正则化算子的超分辨率图像重构算法.通过构造高低分辨率关系模型,确定目标低分辨率改善因子;再估计高清图像,将修复问题转化为不适定问题,利用正则化方法求其稳定值,克服了因低分辨率图像中存在较多未知像素而难以实现高清图像重构的问题;并定义了基于形态学滤波器的正则化算子,联合Bregman迭代和算子分裂,有效解决最小化问题,再通过计算形态学正则化算子的次梯度,完成图像重构.仿真结果表明:与当前超清图像重构算法相比,在修复具有较多未知像素值的低分辨率图像时,拥有更好的重构效果与适应性,且具有更高的相似度.
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文献信息
篇名 基于形态学正则化算子的图像重构算法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 算子分裂 Bregman迭代 形态学正则化 图像重构 次梯度
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 建模与仿真系统
研究方向 页码范围 2218-2224
页数 7页 分类号 TP391
字数 5342字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.150897
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 张晓娟 山西大学商务学院信息学院 29 63 4.0 6.0
2 成晋军 山西大学商务学院信息中心 14 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
算子分裂
Bregman迭代
形态学正则化
图像重构
次梯度
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研究来源
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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
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