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黄福利
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1
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供职机构:
厦门大学信息科学与技术学院
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发文基金:
福建省自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
邱人元
厦门大学信息科学与技术学院
肖泉
厦门大学信息科学与技术学院
张晓玲
厦门大学信息科学与技术学院
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2010
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一种基于Geman & McClure范数的超分辨率图像复原算法
2010年
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.
黄福利
张晓玲
肖泉
邱人元
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