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基于张量投票的图像超分辨率算法
引用本文:胡水祥,黄东军.基于张量投票的图像超分辨率算法[J].企业技术开发,2010(11).
作者姓名:胡水祥  黄东军
作者单位:中南大学信息科学与工程学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60873188)
摘    要:张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。

关 键 词:张量投票  超分辨率算法  主观轮廓

Image super-resolution algorithm based on tensor voting
HU Shui-xiang,HUANG Dong-jun.Image super-resolution algorithm based on tensor voting[J].Technological Development of Enterprise,2010(11).
Authors:HU Shui-xiang  HUANG Dong-jun
Institution:HU Shui-xiang,HUANG Dong-jun (School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha,Hunan 410083,China)
Abstract:Tensor voting algorithm has a good effect in extracting subjective contour of image.This paper proposed a image superresolution algorithm based on tensor voting.First of all,using two-dimensional tensor matrix storing each pixel's location feature information of low-resolution image,feature information is strengthened by sparse tensor voting,and then a two-dimensional tensor matrix corresponding to high-resolution image is generated by dense tensor voting,the tensor matrix contains edge information with str...
Keywords:tensor voting  super-resolution algorithm  subjective contours  
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