【摘 要】
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基于局部自相似性的图像超分辨率算法中存在面块或线条现象,导致图像纹理不自然,细节信息丢失严重,针对这个问题,文中提出了一种基于局部自相似性和奇异值阈值化的细节增强图
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471272);国家留学基金;广东省自然科学基金(2014A030310169)资助
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基于局部自相似性的图像超分辨率算法中存在面块或线条现象,导致图像纹理不自然,细节信息丢失严重,针对这个问题,文中提出了一种基于局部自相似性和奇异值阈值化的细节增强图像超分辨率算法.在通过轮廓模板插值得到初始超分辨率图像的基础上,利用奇异值分解及阈值化去噪提高局部自相似性提取高频信息的准确性,解决伪高频噪声成分造成的面块或线条痕迹.该细节增强超分辨率算法主要分为4个部分,即初始插值、块匹配搜索、奇异值阈值、细节合成.首先选取Pascal的轮廓模板插值算法得到初始超分辨率图像,该算法在保持插值图像整体轮廓和细
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