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题名改进的最大后验概率估计法实现单幅图像超分辨率重建
被引量：14
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作者
张磊
杨建峰
薛彬
闫兴涛
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机构
中国科学院西安光学精密机械研究所空间光学研究室
中国科学院研究生院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2011年第1期78-85,共8页
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基金
国家863计划(2010AA122200)
国家自然科学基金(60808028)资助课题
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文摘
从图像降质模型出发,研究运用最大后验概率(MAP)估计法实现图像超分辨率重建。简单介绍了MAP方法的发展现状,并分析了该算法中存在的缺陷,即目标函数的吉布斯(Gibbs)项对于重建图像的噪声抑制力不均衡。针对该缺陷采用原始低分辨率图像插值后图像的梯度场对MAP目标函数的Gibbs项系数进行修正,使该系数对各像素根据相应梯度值自适应的调整,在一定程度上均衡了目标函数对于不同梯度值区域的约束力。采用共轭梯度法对改进前后MAP算法分别求解并进行了仿真。结果显示相比传统MAP算法,改进的MAP算法得到的超分辨率图像,既很好地恢复了细节,又很好地抑制了重建过程中引入的噪声,总体像质有了明显提高,同时在迭代求解过程中也表现出很好的收敛性与稳定性。
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关键词
图像处理
超分辨率
图像重建
最大后验概率(MAP)
共轭梯度法
吉布斯(gibbs)模型
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Keywords
image processing
super-resolution
image reconstruction
maximum a posteriori probability （MAP）
conjugate gradient method
gibbs model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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