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利用超分辨率重建技术可以有效提高图像的空间分辨率,其中先验模型的选取尤为关键。在最大后验概率(MAP)的框架下引入双边结构张量测度,联合像素邻域4个方向的梯度算子提出一种局部自适应先验方法,构建图像超分辨率重建模型,并利用迭代重加权范数(iteratively reweighted norm)对其进行转换求解。基于标准的测试图像进行了实验,并将本方法与拉普拉斯先验、Huber-Markov先验以及BTV先验的重建结果进行对比,验证了该方法的有效性。 相似文献
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利用频谱解混叠方法实现超分辨率影像重建 总被引:3,自引:0,他引:3
基于信号处理的超分辨率影像重建技术,可以消除由影像系统引起的影像模糊和退化,同时恢复出光学权限外的频谱信息。首先简要介绍了超分辨率影像重建技术的意义和基本过程;并对影像配准与运动模型估计在超分辨率影像重建中的作用给予简要介绍;接着根据连续傅里叶变换(CFT)和离散傅里叶变换(DFT)的频谱混叠关系及CFT位移性质,推导出频谱解混叠的超分辨率影像重建模型;最后采用文献中的运动模型估计方法和本文的重建算法,对几组数据进行实验,获得了空间分辨率提高近1倍的影像。 相似文献