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基于视频流体模型的图像超分辨率重建

Image Super-resolution Reconstruction Based on Video Fluid Model

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【作者】 毕国堂唐权华陈立伟

【Author】 BI Guotang;TANG Quanhua;CHEN Liwei;College of Computer Science and Technology,Southwest University of Science and Technology;School of Software,Jiangxi Normal University;

【机构】 西南科技大学计算机科学与技术学院江西师范大学软件学院

【摘要】 为解决监控视频分辨率不足的问题,在视频流体模型的基础上,提出一种图像超分辨率重建方法。视频流体模型记录了视频对象的整体区域,及区域内各像素的时域对应关系,利用流体区域在不同时刻的像素值进行滤波和拼接,达到去噪、扩展分辨率的目的,基于等色线构建视频流体模型,使用视频流体模型实现去噪,以起始帧作为参考图像,并依次在各帧中选择补入流纹,根据补入流纹的相邻流纹计算补入流纹在初始帧的位置,如果所得位置非整数,对参考图像插值拉伸,采用补入流纹中的值代替相关坐标的像素值。实验结果表明,将添加噪声的CIF格式视频重建到2CIF格式,该方法的重建结果比最大后验估计与投影方法、梯度投影等方法的峰值信噪比提高1 d B~4 d B。

【Abstract】 To solve the problem of insufficient resolution monitor videos,this paper presents a video image superresolution reconstruction method based on Video Fluid M odel( VFM). A VFM records the region of a video object,as w ell as the pixels mapping in time domain. Denoising and resolution improving can be achieved by filtering and splicing pixels in VFM regions of different time. VFM is established based on isochromatic line firstly,and video denoising is carried out. The starting frame is selected as a reference image and flow tracking replenished are selected for interpolation frame by frame. The replenished FT is stretched to the first frame,referring to the FT adjacent. Experimental results show that Peak Signal to Noise Ratio( PSNR) gained by this method is about 1 d B to 4 d B higher than other methds,such as M aximum A Posteriori & Projection( M APP) and Gradient Projection( GP).

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61303230);四川省科技厅基金资助项目(2014GZX009-1);人工智能四川省重点实验室基金资助开放项目(2014RYY03)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2015年04期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】67
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