| 基于广义Huber-MRF图像建模的超分辨率复原算法 |
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| 引用本文： | 邵文泽,韦志辉.基于广义Huber-MRF图像建模的超分辨率复原算法[J].软件学报,2007,18(10):2434-2444. |
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| 作者姓名： | 邵文泽 韦志辉 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094
2. 南京理工大学,研究生院,江苏,南京,210094 |
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| 基金项目： | 长三角联合攻关重大科技项目;国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划);高等学校博士学科点专项科研项目;江苏省自然科学基金;江苏省高校研究生科技创新计划 |
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| 摘 要： | 超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markov random field)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承了双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权机制,且简洁地建立了双边滤波与Bayesian MAP(maximum a posterior)方法之间的理论联系.同时,由广义MRF模型导出了一种各向异性扩散PDE(partial differential equation)的改进数值解法.随后,在MRF-MAP框架下分别考虑高斯噪声和脉冲噪声两种情形,提出一种基于广义Huber-MRF模型的超分辨率复原算法,理论上保证具有严格全局最优解,并且利用半二次正则化思想和最速下降法求解相应的最小能量泛函.不论是视觉效果方面,还是峰值信噪比(PSNR)方面,实验结果都验证了广义Huber-MRF模型在超分辨图像复原中具有更强的噪声抑制性和边缘保持能力.
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| 关 键 词： | 超分辨率复原 Huber-MRF模型 双边滤波 偏微分方程 脉冲噪声 |
| 收稿时间： | 2005-07-17 |
| 修稿时间： | 2006-06-30 |
Super-Resolution Reconstruction Based on Generalized Huber-MRF Image Modeling |
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| SHAO Wen-Ze and WEI Zhi-Hui.Super-Resolution Reconstruction Based on Generalized Huber-MRF Image Modeling[J].Journal of Software,2007,18(10):2434-2444. |
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| Authors: | SHAO Wen-Ze and WEI Zhi-Hui |
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| Affiliation: | 1School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China;Graduate School, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | super-resolution Huber-MRF model bilateral filtering partial differential equation (PDE) impulse noise |
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