信息网络安全公安部重点实验室开放基金(C12608)
- 作品数：3 被引量：14H指数：3
- 相关作者：张爱新金波管超江浩淼郑毅贤更多>>
- 相关机构：上海交通大学公安部第三研究所更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应压缩感知的图像去噪方法被引量：4
- 2013年
- 图像去噪是图像处理领域中的一个热门研究课题。基于压缩感知的图像去噪方法没有利用图像的先验知识,在图像的噪声去除上常常不能取得满意的效果。基于自适应压缩感知的图像去噪方法在压缩感知模型的基础上引入了自适应的数据分析方法广义主成分分析。该方法在去除噪声的同时通过广义主成分分析的自适应性有效的保留较多的图像细节信息。该方法与传统的去噪方法以及经典的压缩感知方法相比,尤其是在纹理信息丰富的图像上,能够实现更好的去噪效果。
- 郑毅贤江浩淼金波张爱新
- 关键词：压缩感知图像去噪
- 基于MCA分解的超分辨率重构算法被引量：6
- 2013年
- 这里提出一种基于形态学成分分析(MCA,Morphological Component Analysis)分解和稀疏表示的图像超分辨率算法。首先利用MCA将输入图片分解为纹理部分和结构部分。对于纹理部分,采用基于稀疏表示的方法训练过完备字典,然后重构得到高分辨率的纹理部分;结构部分的高分辨率重构则采用新边缘导向插值算法(NEDI,New Edge-Directed Interpolation)获得。这里提出的方法不需要额外训练图片库,只要利用待重构的低分辨率图片就可以训练得到超完备字典;同时针对纹理和结构部分的不同特点,采用了不同的重构算法,更好地保留了图像的细节信息。
- 管超金波张爱新
- 关键词：超分辨率
- 基于KSVD与MCA的图像修复技术研究被引量：4
- 2013年
- 图像修复是对图像中破损区域进行信息填充,以减少图像破损所带来的信息损失的过程。传统的图像修复方法需要依赖图像的具体结构来制定相应的修复方法,压缩感知理论的提出,使得可以利用信号的稀疏性来对图像进行修复。基于K奇异值分解(KSVD)与形态学成分分析(MCA,MorphologicalComponent Analysis)的图像修复方法首先采用形态学成分分析方法对破损图像进行特征分析,将其分解为结构部分和纹理部分;然后基于学习型字典KSVD分别对这两部分进行过完备字典训练;最后利用训练得到的字典实现对破损图像的修复。相比于传统的图像修复方法,该方法具有适应性强、修复效果好等优点。
- 崔国庆金波张爱新
- 关键词：压缩感知图像修复
