自适应正则有参超分辨率图像盲恢复

被引：4

作者：

袁小华

夏德深

机构：

[1] 南京理工大学计算系教研室,南京理工大学计算系教研室南京,上海市农科院农业信息化工程技术中心,上海,南京

来源：

中国图象图形学报 | 2004年 / 10期

关键词：

超分辨率图像盲恢复和增强; 自适应正则; 预处理共轭梯度算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

基于重建的超分辨率(SR)方法中,图像求解是典型的高维病态问题,需借助有效的正则来稳定求解。在Nguyen等人的正则有参超分辨率盲恢复框架(RPSR)基础上,引入基于图像局部光滑特征的正则处理,提出自适应正则的有参超分辨率方法(ARPSR),并从方便计算的角度,进一步提出了ARPSR的近似求解方法,即先将ARPSR问题,化为两个RPSR问题的带权组合,然后用RPSR框架估计图像模糊系统的自由参数和最优正则参数,用重排系统矩阵的方法构造预处理器,最后用预处理共轭梯度方法(PCG)求解超分辨率图像。算法分析和试验结果表明,ARPSR方法是对RPSR框架的进一步改进。

引用

页码：53 / 59

页数：7

共 10 条

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