基于Huber范数和概率运动场的鲁棒图像超分辨重建算法
传统超分辨(SR)算法对配准误差、模型误差以及噪声过于敏感,这限制了其在实际中的应用。为了提高算法的鲁棒性,该文从配准和重建两方面对传统算法进行了改进。在配准阶段,通过引入概率运动场避免了算法对配准精度的依赖,同时利用Heaviside函数实现权重映射,进一步提高了算法的自适应性;在重建阶段,采用基于Huber范数的正则化估计,在提高重建鲁棒性的同时也保证了算法数值解的稳定性。实验表明该算法具有很好的鲁棒性,其重构性能优于现有的一些超分辨重建方法。
图像处理、超分辨率、运动场、Huber范数
TP391(计算技术、计算机技术)
2014-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2549-2555