检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机工程与应用》2010年第26期173-175,181,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金No.60672135~~
摘 要:针对SAR图像超分辨重构问题,建立了基于多孔多方向小波域的正则化模型。在选取正则化参数时,提出一种自适应确定方法,该方法无需知道噪声大小和图像的先验知识,提高了确定正则化参数的准确性;求解模型时用FR共轭梯度法来改善算法的收敛性。最后将该算法分别与空域中正则化算法和小波域及轮廓波域中正则化算法进行了比较,仿真实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,其重构结果均优于其他三种方法。Aiming at the reconstruction of SAR image super-resolution, a regularization model based on atrous-nonsubsampied contourlet domain is established.When choosing the regularization parameter, an adaptive method is proposed which needn't the nosie and prior information of image, and enhances the veracity of the regularization parameter.The algorithm's convergence is improved by FR conjugate gradient method.Compared with regularization algorithm in spatial domain, wavelet and contourlet domain,computer simulations show that the proposed approach in this paper can properly retrieve the main information of original image and be superior to the other three methods.
关 键 词:超分辨重构 正则化 CONTOURLET变换 àtrous小波 非下采样轮廓波
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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