| 基于小波域隐马尔可夫模型的信号超分辨率重建 |
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| 引用本文： | 韩玉兵,陈如山,吴乐南.基于小波域隐马尔可夫模型的信号超分辨率重建[J].数据采集与处理,2011,26(3). |
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| 作者姓名： | 韩玉兵 陈如山 吴乐南 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京,210094
2. 东南大学信息科学与工程学院,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60802039)资助项目; 江苏省博士后科研计划(0702023B)资助项目 |
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| 摘 要： | 提出一种基于小波域隐马尔可夫模型(WHMM)的信号超分辨率重建算法。根据贝叶斯原理和最大后验概率估计理论,将WHMM作为先验知识给出一般信号的超分辨率重建模型;详细推导了重建问题的Euler-La-grange方程及对数似然函数的导数计算,将信号的超分辨率重建归结为一个简单线性方程组的求解;最后采用期望最大化(EM)算法和共轭梯度算法交替迭代计算WHMM的模型参数和高分辨率重建信号。一维和二维测试信号的实验结果表明该方法在有效抑制噪声的同时,能够很好地重建出信号的高频细节。在相同的信号降质条件下,针对一维情形,本文重建方法的峰值信噪比(PSNR)较三次插值和Tikhonov正则化方法平均提高2.3994 dB和4.474 2 dB;针对二维情形,本文重建方法的PSNR较双三次插值和Tikhonov正则化方法平均提高1.1741 dB和0.648 7 dB。
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| 关 键 词： | 超分辨率重建 小波变换 隐马尔可夫模型 期望最大化算法 共轭梯度算法 |
Signal Super-Resolution Reconstruction Based on Wavelet-Domain HMM |
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| Han Yubing,Chen Rushan,Wu Lenan.Signal Super-Resolution Reconstruction Based on Wavelet-Domain HMM[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2011,26(3). |
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| Authors: | Han Yubing Chen Rushan Wu Lenan |
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| Affiliation: | Han Yubing1,Chen Rushan1,Wu Lenan2(1.School of Electronic Engineering & Optoelectronic Techniques,Nanjing University of Science & Technology,Nanjing,210094,China,2.School of Information Science and Engineering,Southeast University,210096,China) |
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| Abstract: | A signal super-resolution reconstruction algorithm based on wavelet-domain hidden Markov model(WHMM) is proposed.According to the Bayesian principle and the maximum a posteriori probability estimation theory,a signal super-resolution reconstruction model is obtained using WHMM as the prior knowledge.The Euler-Lagrange equation of the reconstruction problem and the differential of log-likelihood function are deduced in detail,and a concise linear equation is concluded to solve the signal super-resolution pro... |
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| Keywords: | super-resolution reconstruction wavelet transform hidden Markov model expectation maximization algorithm conjugate gradient algorithm |
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