【摘 要】
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针对当前视频监控图像分辨率较低、目标难以辨识的问题,基于多邻域信息,提出一种监控图像超分辨率算法。根据源图像中各像素点沿多个方向灰度梯度的变化,在双三次插值的基础
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究基金资助重点项目“人脸图像特征提取中核张量子空间理论与方法研究”（14A413013）
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针对当前视频监控图像分辨率较低、目标难以辨识的问题,基于多邻域信息,提出一种监控图像超分辨率算法。根据源图像中各像素点沿多个方向灰度梯度的变化,在双三次插值的基础上,通过改进算法获得超分辨率图像的插值结果。该算法考虑了源图像中边缘部分灰度变化方向的多样性,使得重建图像的边缘细节更加自然清晰。实验结果表明,与传统双三次插值算法相比,该算法能较好地再现图像的各种边缘信息,改善图像的主观视觉效果,所获得的超分辨率图像的峰值信噪比、均方误差以及图像相似度等评价指标均优于传统算法。
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