一種結(jié)合多階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)的視頻超分辨率重建算法
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傳統(tǒng)視頻超分辨率重建算法在去除噪聲的同時(shí)，很難有效保持圖像邊緣細(xì)節(jié)信息。針對(duì)該問(wèn)題，構(gòu)建了一種結(jié)合多階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)項(xiàng)和自適應(yīng)正則化項(xiàng)的視頻超分辨率重建算法。在正則化重建模型的基礎(chǔ)上，該算法對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)，引入能更好描述噪聲統(tǒng)計(jì)特性的噪聲多階導(dǎo)數(shù)，并利用去噪效果較好的全變分（ TV）和非局部均值（NLM）正則化項(xiàng)對(duì)視頻超分辨率重建過(guò)程進(jìn)行約束。此外，為了更好地保持圖像細(xì)節(jié)信息，采用區(qū)域空間自適應(yīng)曲率差分算法提取結(jié)構(gòu)信息，從而對(duì)正則化系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在噪聲方差為3時(shí)，與核回歸算法和聚類(lèi)算法相比，該算法重建視頻主觀效果邊緣更加銳化，局部結(jié)構(gòu)更加正確、清晰；重建視頻的均方誤差（ MSE）平均下降幅度分別為25. 75%和22. 50%；峰值信噪比（PSNR）分別平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能夠在去除噪聲的同時(shí)有效保持圖像的細(xì)節(jié)特征。
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