西安工程大学学报
西安工程大學學報
서안공정대학학보
JOURNAL OF XI'AN POLYTECHNIC UNIVERSITY
2014年
5期
588-592
,共5页
超分辨率重建%模糊退化模型(PSF)辨识%参考信息块%模糊图像
超分辨率重建%模糊退化模型(PSF)辨識%參攷信息塊%模糊圖像
초분변솔중건%모호퇴화모형(PSF)변식%삼고신식괴%모호도상
super-resolution%PSF identification%reference blocks%blur image
针对模糊退化PS F未知的图像超分辨率重建问题,提出了一种以学习重建结果为参考的模糊图像PS F辨识与重建方法。对学习重建算法获得的退化图像的恢复结果,采用不同尺度的方向滤波提取恢复效果良好的强边缘区域构建参考信息块,引导最大后验概率框架下的超分辨率重建算法按照正确的PSF重建高分辨率图像。以散焦模糊图像为例进行超分辨率实验。实验结果表明,该算法能够准确辨识PS F ,提升了图像重建的质量。
針對模糊退化PS F未知的圖像超分辨率重建問題,提齣瞭一種以學習重建結果為參攷的模糊圖像PS F辨識與重建方法。對學習重建算法穫得的退化圖像的恢複結果,採用不同呎度的方嚮濾波提取恢複效果良好的彊邊緣區域構建參攷信息塊,引導最大後驗概率框架下的超分辨率重建算法按照正確的PSF重建高分辨率圖像。以散焦模糊圖像為例進行超分辨率實驗。實驗結果錶明,該算法能夠準確辨識PS F ,提升瞭圖像重建的質量。
침대모호퇴화PS F미지적도상초분변솔중건문제,제출료일충이학습중건결과위삼고적모호도상PS F변식여중건방법。대학습중건산법획득적퇴화도상적회복결과,채용불동척도적방향려파제취회복효과량호적강변연구역구건삼고신식괴,인도최대후험개솔광가하적초분변솔중건산법안조정학적PSF중건고분변솔도상。이산초모호도상위례진행초분변솔실험。실험결과표명,해산법능구준학변식PS F ,제승료도상중건적질량。
For super‐resolution of image with unknown PSF ,a method to PSF identification and super resolution using the result of learning‐based algorithm as a reference is proposed .Recovered from the learning‐based algorithm ,the strong edges of good performances are selected as reference blocks through filters with different scales and different directions .With the help of these blocks ,the MAP algorithm will be guaranteed to construct the high resolution image by the optimal PSF .Super‐resolution recon‐struction experiments show this method turns out a good PSF and a good resolution image .