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基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建
被引量:
1
1
作者
伏伶丽
任超
+1 位作者
何小海
吴晓红
《信息技术与网络安全》
2020年第3期23-28,共6页
针对基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的图像边缘保持性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建算法。该算法利用卷积神经网络和各向异性引导滤波训练了一个各向异性特征模型,然后利用该特征模...
针对基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的图像边缘保持性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建算法。该算法利用卷积神经网络和各向异性引导滤波训练了一个各向异性特征模型,然后利用该特征模型构建一个局部的结构先验,以和非局部稀疏先验形成互补,从而提高算法的边缘保持能力。该算法训练后的模式使用通用测试集进行测试,测试结果表明算法SR性能较好,能很好地保持边缘细节,提供视觉效果更好的图像。
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关键词
稀疏编码
各向异性引导滤波
超分辨重建
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建
被引量:
1
1
作者
伏伶丽
任超
何小海
吴晓红
机构
四川大学电子信息学院
出处
《信息技术与网络安全》
2020年第3期23-28,共6页
基金
国家自然科学基金(61801316)
文摘
针对基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的图像边缘保持性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建算法。该算法利用卷积神经网络和各向异性引导滤波训练了一个各向异性特征模型,然后利用该特征模型构建一个局部的结构先验,以和非局部稀疏先验形成互补,从而提高算法的边缘保持能力。该算法训练后的模式使用通用测试集进行测试,测试结果表明算法SR性能较好,能很好地保持边缘细节,提供视觉效果更好的图像。
关键词
稀疏编码
各向异性引导滤波
超分辨重建
卷积神经网络
Keywords
sparse coding
anisotropic guided filtering
super-resolution reconstruction
convolutional neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建
伏伶丽
任超
何小海
吴晓红
《信息技术与网络安全》
2020
1
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