基于熵变分的图像放大模型
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TP391.4

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Image Zooming Based on Entropy Variation
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    摘要:

    针对传统图像放大处理过程中出现的边缘模糊和噪声干扰问题,分析了Tikhonov正则化模型对带噪图像放大处理的缺陷.在最大后验估计(MAP)和熵理论基础上,提出了一种基于熵变分的带噪图像放大模型及其算法.该算法利用图像像素点梯度信息自适应的各向异性滤波处理,在较好的保持图像边缘锐度的同时有效地克服了图像噪声的影响,理论分析和实验结果皆表明此算法的有效性.

    Abstract:

    This paper presented a novel image zooming algorithm based on maximum a posteriori(MAP)probability theory and maximum entropy principle.Compared with traditional Tikhonov regularization linear method,the proposed algorithm can deal with the noise removal and pixel interpolation using the gradient information self adaptively,which is used as an anisotropic filter.Both theory analysis and experimental results show that using this method,image edges can be preserved while the disturbed problem of noise points are also conquered,our method is effective for image zooming.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

肖甫,肖亮,吴慧中,刘传才.基于熵变分的图像放大模型[J].光电子激光,2007,(3):381~384

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  • 收稿日期:2005-12-20
  • 最后修改日期:2006-04-21
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