基于混合噪声模型的BTV超分辨率重建

李凌

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超分辨率重建方法多基于单一噪声模型,而实际情况下图像可能同时受到多种噪声的干扰。为获得更加理想的图像超分辨率重建结果,提出一种基于Laplace-Gaussian混合噪声模型并结合双边总变分的超分辨率重建方法。首先根据噪声的广义似然比测试来判断系统的噪声分布模型,然后利用L1范数在突变区域较好地保持图像边缘信息特点及L2范数抑制图像平坦区域的噪声的优点,用自适应滤波核BTV正则化算法解决重建病态性反问题,最后进行超分辨重建。重建结果表明,相对于其他重建算法,本文算法提高了图像重建结果峰值信噪比,降低图像重建的误差,可以较好的平滑和保持图像边缘细节信息,同时加快图像重建的速度,可以满足重建的实时性要求。

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来源
《控制工程》 |2017年第1期|87-91|共5页
作者
李凌;
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作者单位

合肥工业大学计算机与信息学院;

淮北职业技术学院计算机科学技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN51;
关键词
图像超分辨率重建; 混合噪声模型; 总变分正则化; 峰值信噪比;

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