上海大学微电子研究与开发中心, 上海 200444
为了解决当前去雨算法恢复效果差、时效性一般的缺陷,提出了一种结合时间方向梯度与水平方向梯度的快速视频去雨算法。首先,将有雨图像分为背景层和雨痕层,并用背景层的时间方向梯度和雨痕层的水平方向梯度以及各层对应的预训练高斯混合模型作为先验条件,构建模型函数;其次,利用半二次分裂法对所得非凸函数进行等效变换,获得用于最小化的目标函数;最后,利用快速总变分法优化模型函数,得到模型函数的最优解。实验结果表明,相比其他算法,本算法的去雨恢复效果更优、时效性更好,且速度更快,平均峰值信噪比提升了1 dB以上。
图像处理 视频去雨 方向梯度 高斯混合模型 快速总变分法 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0610013
嘉应学院 电子信息工程学院,广东 梅州 514015
针对传统的线性插值算法存在的边缘模糊问题,本文提出一种新算法。首先采用距离平方反比的插值方法在插值点邻域内计算水平、垂直和对角三个方向共6 个插值,然后以插值距离和方向梯度构造权重,进行数据融合获得最终插值。该算法既考虑了插值距离因素,又考虑了插值方向梯度信息,有效地保护插值图像的边缘和纹理信息。实验结果表明,该算法的插值图像比传统的双线性插值法均方误差降低而平均梯度增加,是一种提高插值图像分辨率的有效方法。
图像插值 插值距离 方向梯度 数据融合 image interpolation interpolation distance direction gradient data fusion
