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在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。 相似文献
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《价格理论与实践》2014,(12)
本文基于2005年1月至2014年12月进口价格指数(IPI)及基于广义经济分类的分类价格指数、居民消费价格指数(CPI)、工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,采用小波多分辨率分析将原始序列分解为短期分量和中长期分量,从时域和频域两个维度研究IPI对CPI和PPI的传递效应。结果显示:在短期和中长期内,三个价格指数呈现相同的变动趋势。通过Granger因果检验、协整检验、VAR和VEC等方法进行实证检验发现,短期内IPI及其子成分都是CPI和PPI变动的Granger原因,而在长期内IPI是CPI和PPI的Granger原因,且存在协整关系,但IPI的不同子成分与CPI和PPI之间的关系却存在差异,IPI对CPI和PPI的影响在长期内较短期内更为显著。 相似文献
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本文采用一种新的多分辨率分析方法——有限元矩阵分解,将离散数据分解为有限元的主数据和节点误差。通过解决循环矩阵求逆的方法,得到各种尺度下矩阵的系数,该系数与小波系数意义相同。与小波方法相比有限元方法有对称性,为分片多项式,并且样条函数是确定的等特点。 相似文献
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