基于自适应双lp-l2范数的单幅模糊图像超分辨率盲重建

• 作者: 何小海 吴小强 李滔 滕奇志
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 盲重建 模糊核估计 罚函数 增广拉格朗日法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉与虚拟现实
• 页码范围: 2313-2318
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2313

摘要

为了提高低分辨率模糊图像的质量,提出了一种基于自适应双lp-l2范数的超分辨率盲重建方法.该方法分为模糊核估计子过程和超分辨率非盲重建子过程.在模糊核估计子过程中,使用双lp-l2范数先验同时约束锐化图像和模糊核的估计,并使用图像梯度的阈值分割,实现锐化图像lp-l2范数约束的自适应组合;在超分辨率非盲重建子过程中,结合估计到的模糊核,使用基于非局部中心化稀疏表示的超分辨率方法重建出最终的高分辨率图像.仿真实验中,与基于双l0-l2范数的方法相比,该算法重建结果的平均峰值信噪比(PSNR)提高了0.16 dB,平均结构相似度(SSIM)提高了0.0045,平均差方和比降低了0.13.实验结果表明,所提方法能估计出较准确的模糊核,最终的重建图像中,振铃得到有效抑制,图像质量较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	滕奇志	四川大学电子信息学院	198	900	14.0	21.0
3	李滔	四川大学电子信息学院	5	19	3.0	4.0
4	吴小强	四川大学电子信息学院	43	190	7.0	11.0