【摘 要】
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提出一种以轮廓模板插值和局部自学习相结合的图像纹理增强超采样算法,有效地恢复了插值图像丢失的细节纹理,抑制了插值图像边缘的扩散.该方法通过局部自相似性在原始低分辨
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471272)资助~~
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提出一种以轮廓模板插值和局部自学习相结合的图像纹理增强超采样算法,有效地恢复了插值图像丢失的细节纹理,抑制了插值图像边缘的扩散.该方法通过局部自相似性在原始低分辨图像中估计高频信息,对轮廓模板插值图像的细节纹理进行了恢复.其中,为了弥补轮廓模板插值缺少先验知识的缺陷,将原始低分辨率图像的高频信息作为先验知识.为了保证估计的高频信息最优,匹配的过程中采用双匹配,相比较于全局搜索和小窗搜索,提高了效率并保证了匹配精度.此外,使用高斯模糊代替了传统提取高频信息的方法,简化了算法的复杂度,提高了准确性和效率.对估
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