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一種結(jié)合多階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)的視頻超分辨率重建算法

大小:0.70 MB 人氣:0 2017-12-20 需要積分:3

  傳統(tǒng)視頻超分辨率重建算法在去除噪聲的同時(shí),很難有效保持圖像邊緣細(xì)節(jié)信息。針對該問題,構(gòu)建了一種結(jié)合多階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)項(xiàng)和自適應(yīng)正則化項(xiàng)的視頻超分辨率重建算法。在正則化重建模型的基礎(chǔ)上,該算法對數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn),引入能更好描述噪聲統(tǒng)計(jì)特性的噪聲多階導(dǎo)數(shù),并利用去噪效果較好的全變分( TV)和非局部均值(NLM)正則化項(xiàng)對視頻超分辨率重建過程進(jìn)行約束。此外,為了更好地保持圖像細(xì)節(jié)信息,采用區(qū)域空間自適應(yīng)曲率差分算法提取結(jié)構(gòu)信息,從而對正則化系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在噪聲方差為3時(shí),與核回歸算法和聚類算法相比,該算法重建視頻主觀效果邊緣更加銳化,局部結(jié)構(gòu)更加正確、清晰;重建視頻的均方誤差( MSE)平均下降幅度分別為25. 75%和22. 50%;峰值信噪比(PSNR)分別平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能夠在去除噪聲的同時(shí)有效保持圖像的細(xì)節(jié)特征。

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