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公开(公告)号：CN104123707B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410386583.6
申请日：2014-08-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明是一种基于局部秩先验的单幅图像超分辨率重建方法。其核心是通过学习方法得到高分辨率图像的局部秩先验信息，利用这种先验信息，通过能量最小函数，约束待重建高分辨率图像的局部秩。然后将这种能量最小函数转化为局部秩约束的重建模型。考虑到图像的非局部特性，提出一种全局与非局部结合的优化模型。为了得到更好的非局部权值，还提出一种基于局部秩的优化的权值计算方法。本发明所提出的重建模型不仅能够很好的重建具有较多细节的高分辨率图像，而且能够减少重建图像的瑕疵以及锐化图像的边缘。
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公开(公告)号：CN105894478A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN104123707A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410386583.6
申请日：2014-08-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明是一种基于局部秩先验的单幅图像超分辨率重建方法。其核心是通过学习方法得到高分辨率图像的局部秩先验信息，利用这种先验信息，通过能量最小函数，约束待重建高分辨率图像的局部秩。然后将这种能量最小函数转化为局部秩约束的重建模型。考虑到图像的非局部特性，提出一种全局与非局部结合的优化模型。为了得到更好的非局部权值，还提出一种基于局部秩的优化的权值计算方法。本发明所提出的重建模型不仅能够很好的重建具有较多细节的高分辨率图像，而且能够减少重建图像的瑕疵以及锐化图像的边缘。
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公开(公告)号：CN105894478B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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