基于文本特征自适应正则化的文档图像超分辨率重建

• 作者: 刘阿建 张梦霞 杨健 梁凤梅
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 Geman&McClure范数 文本特征 正则化 HR图像
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 104-113
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.01.006

摘要

在BTV正则化超分辨率重建中,由于BTV正别项无法根据字符特点自适应进行平滑滤波,不能充分保留图像细节的缺点,设计了基于文字笔画局部宽度和方向自适应的改进BTV正则化项提高字符分辨率,通过分析输入的LR图像及其中间插值图像,得到近似于HR图像中的局部笔画宽度和方向信息,并将此信息封装进正则化项,通过最小化正则化项和数据保真项的线性组合,重建高分辨率图像.实验结果表明,与原BTV正则化重建方法相比,算法在保留细节信息,提高字符分辨率的同时能够显著滤除噪声,重建得到的文字笔画线条较为平滑,且轮廓清晰,提升了文档图像的分辨率.其中平均PSNR提高了8.32％,平均MSSIM提高了5.94％,同时运行时间减少了26.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁凤梅	太原理工大学数字图像处理实验室	23	167	8.0	12.0
2	张梦霞	太原理工大学数字图像处理实验室	2	1	1.0	1.0
3	刘阿建	太原理工大学数字图像处理实验室	4	4	1.0	1.0
4	杨健	太原理工大学数字图像处理实验室	6	16	2.0	4.0