一種結合多階導數數據的視頻超分辨率重建算法
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傳統視頻超分辨率重建算法在去除噪聲的同時，很難有效保持圖像邊緣細節信息。針對該問題，構建了一種結合多階導數數據項和自適應正則化項的視頻超分辨率重建算法。在正則化重建模型的基礎上，該算法對數據項進行改進，引入能更好描述噪聲統計特性的噪聲多階導數，并利用去噪效果較好的全變分（ TV）和非局部均值（NLM）正則化項對視頻超分辨率重建過程進行約束。此外，為了更好地保持圖像細節信息，采用區域空間自適應曲率差分算法提取結構信息，從而對正則化系數進行自適應加權。實驗結果表明：在噪聲方差為3時，與核回歸算法和聚類算法相比，該算法重建視頻主觀效果邊緣更加銳化，局部結構更加正確、清晰；重建視頻的均方誤差（ MSE）平均下降幅度分別為25. 75%和22. 50%；峰值信噪比（PSNR）分別平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能夠在去除噪聲的同時有效保持圖像的細節特征。
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