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改进的有参超分辨率图像盲恢复

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改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的预处理共轭梯度算法.人工退化图像序列上的实验结果表明了改进方法的有效性.
Improved Parametric Blind Super-resolution Image Restoration

袁小华、高秀梅、夏其英、夏德深

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南京理工大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094

上海农科院,农业信息化工程技术中心,上海,201106

淮阴师范学院,计算机科学系,江苏,淮安,223001

临沂师范学院,化学系,山东,临沂,276005

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超分辨率图像盲恢复 交替优化 Neumann边界 预处理器 边界修正

福建省厦门市科技局资助项目江苏省教育厅自然科学基金

CUHK/4180/01E04KJD520037

2006

南京理工大学学报(自然科学版)
南京理工大学

南京理工大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.526
ISSN：1005-9830
年,卷(期)：2006.30(3)
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