原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对现有超分辨率方法对不同低分辨率图像的超分辨率效果差异较大的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率方法.该方法将单图像超分辨率问题看做是回归问题,采用Kronecker脉冲函数作为回归基函数,综合利用图像的局部信息和全局信息寻找特定预测的最优稀疏解决方案,采用贝叶斯方法估计权重,据此重构超分辨率图像.实验结果表明,采用该方法对14幅测试图像运行单图像超分辨率算法,得到的平均峰值信噪比高、方差小、耗时少,证实了该方法的超分辨率效果好、适应性强,且运算效率高.
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文献信息
篇名 基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 单图像超分辨率 超分辨率 贝叶斯估计 回归 稀疏表示
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 626-629
页数 4页 分类号 TP391|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0959
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 周先春 南京信息工程大学电子与信息工程学院 61 251 9.0 13.0
2 袁桂霞 江苏开放大学信息与机电工程学院 10 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
单图像超分辨率
超分辨率
贝叶斯估计
回归
稀疏表示
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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