資料介紹
針對傳統(tǒng)正則化超分辨率( SR)重建模型中,正則化參數(shù)選擇過大會使重建結(jié)果模糊,導(dǎo)致邊緣和紋理等細節(jié)丟失,選擇過小模型去噪能力又不足的問題,提出一種基于結(jié)構(gòu)張量的雙正則化參數(shù)的視頻超分辨率重建算法。首先,利用局部結(jié)構(gòu)張量對圖像進行平滑區(qū)域和邊緣的檢測;然后,利用差異曲率對全變分(TV)進行先驗信息加權(quán);最后,對平滑區(qū)域和邊緣采用不同的正則化參數(shù)進行超分辨率重建。實驗數(shù)據(jù)顯示提出的算法將峰值信噪比( PSNR)提高了0.033 -0. 11 dB,具有較好的重建效果。實驗結(jié)果表明:該算法能夠有效地提升低分辨率(LR)視頻幀重建效果,可應(yīng)用于低分辨率視頻增強、車牌識別和視頻監(jiān)控中感興趣目標(biāo)增強等方面。
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