基于分数阶与NCTGV的图像放大新模型

• 作者: 丁成军 刘壮 谢斌
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 全变分 图像放大 非凸总广义变分 分数阶 纹理分解
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5
• 语种: 中文

摘要

针对传统全变分在图像放大时容易产生“阶梯效应”与边缘模糊等问题,在此基础上考虑到非凸二阶总广义变分在抑制“阶梯效应”以及分数阶在保护图像细节信息的特性,提出了基于纹理分解的分数阶非凸二阶总广义变分图像放大模型.新模型将低分辨率图像分解为卡通与纹理两个部分,卡通部分为原始图像的平坦区域,使用传统全变分易产生“阶梯效应”,因此对卡通部分采用非凸二阶总广义变分模型处理.针对图像细节信息较多的纹理部分,采用分数阶变分模型处理,可更好的完善图像细节信息.对所提出的新模型,采用原始对偶与Chambolle投影算法进行数值求解.数值数值实验结果表明文中所提的新模型在峰值信噪比与均方误差均等指标有明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢斌	江西理工大学信息工程学院	63	296	9.0	12.0
5	刘壮	江西理工大学信息工程学院	4	14	3.0	3.0
6	丁成军	江西理工大学信息工程学院	4	14	3.0	3.0