【摘 要】
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提出了一种基于梯度向量流约束的平均曲率流扩散(GradientVector Flow-Mean Curvature Flow, GVF-MCF)模型的图像放大算法。首先通过双线性插值将图像放大作为初始估计图像,
【机 构】
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北京工业大学 信号与信息处理研究室,北京 100022 香港理工大学 电子及资讯工程学系,香港九龙
【出 处】
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中国第二十届电路与系统学术年会暨2007年港澳内地电子信息学术研讨会
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提出了一种基于梯度向量流约束的平均曲率流扩散(GradientVector Flow-Mean Curvature Flow, GVF-MCF)模型的图像放大算法。首先通过双线性插值将图像放大作为初始估计图像,然后利用各向异性扩散模型和高斯移动平均低分辨率图像模型约束进行迭代复原。由估计得到的高分辨率图像GVF力场,作为一种新的先验知识对各向异性扩散进行约束。能够有效去除初始高分辨率估计图像中斜向边缘的锯齿效应并保持原有纹理结构。提出高斯移动平均成像模型能够更有效的去除方块效应。实验结果表明提出算法能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观PSNR。
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