一种基于Geman  McClure范数的超分辨率图像复原算法

黄福利; 张晓玲; 肖泉; 邱人元

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一种基于Geman McClure范数的超分辨率图像复原算法

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超分辨率图像复原是病态反问题.采用Geman & McClure范数来构造数据拟合项,并且在经典的双边全变分(Bilateral total variation,BTV)正则化模型基础上,提出了一种能更有效利用方向信息的正则化模型,该模型根据迭代次数来自适应选择正则化参数.实验表明,该方法比采用L1范数和L2范数能更好地抑制噪声和保持边缘,在视觉效果和峰值信噪比(Peak signal noise ratio,PSNR)两个方面都有一定的提高.

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来源
《厦门大学学报：自然科学版》 |2010年第3期|349-353|共5页
作者
黄福利; 张晓玲; 肖泉; 邱人元;
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作者单位

厦门大学信息科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超分辨率; Geman; McClure范数; 双边全变分; 自适应;

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