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基于文本特征自适应正则化的文档图像超分辨率重建
引用本文:刘阿建,梁凤梅,张梦霞,杨健.基于文本特征自适应正则化的文档图像超分辨率重建[J].山西大学学报(自然科学版),2018(1).
作者姓名:刘阿建  梁凤梅  张梦霞  杨健
作者单位:太原理工大学数字图像处理实验室;
摘    要:在BTV正则化超分辨率重建中,由于BTV正则项无法根据字符特点自适应进行平滑滤波,不能充分保留图像细节的缺点,设计了基于文字笔画局部宽度和方向自适应的改进BTV正则化项提高字符分辨率,通过分析输入的LR图像及其中间插值图像,得到近似于HR图像中的局部笔画宽度和方向信息,并将此信息封装进正则化项,通过最小化正则化项和数据保真项的线性组合,重建高分辨率图像。实验结果表明,与原BTV正则化重建方法相比,算法在保留细节信息,提高字符分辨率的同时能够显著滤除噪声,重建得到的文字笔画线条较为平滑,且轮廓清晰,提升了文档图像的分辨率。其中平均PSNR提高了8.32%,平均MSSIM提高了5.94%,同时运行时间减少了26.2%。

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