一种盲Poisson+MAP超分辨方法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010,46(24)177一种盲PoissonMAP超分辨方法杨学峰,李金宗YANGXue-feng,LIJin-zong哈尔滨工业大学图像信息技术与工程研究所,哈尔滨150001InstituteofImageInformationTechnologyandEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,ChinaE-mail:yxf768@163.comYANGXue-feng,LIJin-zong.BlindPoissonMAPsuper-r

2、esolutionmethod.ComputerEngineeringandApplications,2010,46(24):177-178.Abstract:Theimageobtainedbysomesensorswillbedegradedunavoidablyduetosomeinnerandouterreasonsofimag-ingsystem.Inordertoobtainhighresolutionimage,theimagesuper-resolutiontechnologyhasbeendevelopedrapidly.AnovelblindPoissonMAPalgo

3、rithmisestablished,whichmaysynchronouslyestimatehigh-resolutionimageandblurfunctioncon-tainingshiftfactors.ComparedwithfundamentalblindPoissonMAPalgorithm,thisalgorithmcansuppressoscillatoryartifactseffectivelyandimprovethedefinitiongreatlyandincreasepeakSNRabout7dB.Keywords:super-resolution;regul

4、arization;anisotropicdiffusion;PoissonMaximumAPosterioriEstimation摘要:由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为获取高分辨率图像,图像超分辨技术获得迅速发展。基于各向异性正则化提出了一种盲PoissonMAP算法,该算法同时估计高分辨图像和包含了位移因素的模糊函数,与基本的盲PoissonMAP算法相比,有效地抑制了振铃效应,清晰度有很大改善,峰值信噪比大约提高7dB。关键词:超分辨;正则化;各向异性扩散;泊松最大后验概率估计DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.053文章

5、编号:1002-8331(2010)24-0177-02文献标识码:A中图分类号:TN911.71引言该算法的有效性。图像分辨率是图像质量的最重要指标之一。在遥感、医疗诊断、交通管理、视觉监控等各种图像处理与识别的应用2成像模型和各向异性正则化中,都需要高分辨率的图像。但是,在图像获取过程中,由于图像超分辨重建可以看作成像的逆过程,而成像过程中大气干扰、光学系统衍射、散焦、相对运动以及噪声污染等多伴随着像素的位移、模糊、下采样和附加噪声[7],成像模型可以种因素,使所成的图像质量退化和分辨率降低;而欠采样又会表示为:产生频谱混叠,降低图像的实际分辨率。图像超分辨是指从z=DHBu+nk=

6、12p(1)kkkkk一帧或多帧低分辨率图像重建高分辨率图像的操作,以恢复式中,u为所要求解的高分辨率图像,z为成像设备获取的第kk混叠在较低频率成分中的高频成分,从而增加图像的纹理信帧低分辨率图像,B为第k帧图像像素的移动,H为第k帧图像kk息和提高分辨率。的模糊函数,D为第k帧图像的下采样因子,这里下采样因子k最大后验概率(MAP)估计是一种重要的超分辨重建方取2´2,n为第k帧图像的附加噪声,p为帧数。k法,由于在许多情况下,Poisson分布更具有优势,PoissonMAP[1-2]为同时估计模糊函数与超分辨图像,把图像之间的移动(最大后验概率估计)方法获得发展。在许多实际

7、情况下,融合到模糊函数中去,定义广义模糊函数G=HBk=12模糊函数是未知的,而模糊函数的精确辨识是一项困难的工kkk作,因而盲MAP得到重视和研究[3-5]。Pan[6]基于图像梯度和维p,则上式可以重新表示为:纳滤波提出了一种盲PoissonMAP算法,但需要计算梯度,并zk=DkGku+nkk=12p(2)且分别对行和列计算,而且模糊函数限于高斯模糊。本文将由于图像超分辨重建过程是退化过程的逆过

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