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【摘 要】
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超分辨率图像复原是病态反问题.采用Geman & McClure范数来构造数据拟合项,并且在经典的双边全变分(Bilateral total variation,BTV)正则化模型基础上,提出了一种能更有效利用方向信息的正则化模型,该模型根据迭代次数来自适应选择正则化参数.实验表明,该方法比采用L1范数和L2范数能更好地抑制噪声和保持边缘,在视觉效果和峰值信噪比(Peak signal noise
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院
【出 处】
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厦门大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年03期
【基金项目】
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福建省自然科学基金(2009J01301,2008J0032),,厦门市自然科学基金(3502Z20083006)
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