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基于小波域HMT模型的图像超分辨率重构
引用本文:赵书斌,彭思龙. 基于小波域HMT模型的图像超分辨率重构[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2003, 15(11): 1347-1352
作者姓名:赵书斌  彭思龙
作者单位:中国科学院自动化研究所集成电路工程中心,北京,100080
基金项目:国家自然科学基金(60 2 72 0 42 )资助
摘    要:小波域HMT模型采用混合高斯分布,并通过多尺度小波系数隐状态之间的Markov依赖性刻画自然图像小波系数随尺度减小呈指数衰减的特性.由于小波域HMT准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,因此文中算法以此作为自然图像的先验模型,并把图像超分辨率问题表述为一个约束优化问题,采用Cycle-Spinning方法抑制重构出的高分辨率图像中可能存在的震铃和锯齿等失真,最后,进行了定量误差分析并给出了一些实验图像供主观评价。

关 键 词:图像超分辨率重构 小波域 HMT模型 隐马尔可夫树模型 小波变换 图像处理
修稿时间:2002-12-27

Wavelet-Domain HMT-Based Image Superresolution
Zhao Shubin Peng Silong. Wavelet-Domain HMT-Based Image Superresolution[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2003, 15(11): 1347-1352
Authors:Zhao Shubin Peng Silong
Abstract:Wavelet domain hidden Markov tree (HMT) models the dependencies of multiscale wavelet coefficients through the state probabilities of the wavelet coefficients, whose distribution densities can be approximated by the Gaussian mixture Because wavelet domain HMT accurately characterizes the statistics of real world images, the presented algorithm specifies the prior distribution of the real world image through wavelet domain HMT Cycle Spinning technique is used to suppress the artifacts that may exist in the reconstructed high resolution images Experimental results show that the algorithm properly retrieves various kinds of edges and the reconstructed images have high PNSR Quantitative error analyses are provided and several images are shown for subjective assessment
Keywords:image superresolution  wavelets  hidden Markov tree(HMT)
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