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正则化超分辨率重建过程的自适应阈值去噪
彭政, 陈东方, 王晓峰
计算机应用
2017, 37 (7):
2084-2088.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2084
为了提高正则化超分辨率技术在噪声环境下的重建能力，对广义总变分（GTV）正则超分辨率重建进行了扩展研究，提出了一种自适应阈值去噪的方法。首先，根据GTV正则超分辨率重建算法进行迭代重建；然后，利用推导出的自适应阈值矩阵，对每次迭代产生的代价矩阵进行阈值划分，小于阈值的对应像素点继续迭代，大于阈值的对应像素点被截断后重新插值并不再参与本轮迭代；最后，程序达到收敛条件时输出重建结果。实验结果表明，通过与单一GTV正则重建和自适应参数的方法相比，自适应阈值去噪的方法提高了收敛速度和重建图像的质量，使正则化超分辨率技术在噪声环境下有更好的重建能力。
参考文献 |
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