自适应阈值HMRF模型超分辨率重建.pdf

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1、第17卷第9期中国图象图形学报Vo1．17，No．92012年9月JoumalofImageandGraphicsSep．，2012中圈法分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1006．8961(2012)09—1049．06论文引用格式：朱虹，刘薇，姚杰，欧阳光振，刘小乾．自适应阈值HMRF模型超分辨率重建[J]．中国图象图形学报，2012，17(9)：1049．1054自适应阈值HMRF模型超分辨率重建朱虹，刘薇，姚杰，欧阳光振，刘小乾西安理工大学自动化与信息工程学院，西安710048摘要：针对Huber—M

2、arkov随机场作为图像先验进行MAP超分辨率重建时先验约束的有效性问题，通过分析重建过程中Huber惩罚函数与图像空间灰度变化分布特性的相互关系，提出一种根据图像空间灰度变化统计特性，在超分辨率重建迭代过程中动态确定Huber函数阈值的方法。实验结果表明，该方法可根据不同图像的边缘特性，自适应确定Huber惩罚函数阈值，在有效抑制噪声的同时，保持重建图像的边缘和细节信息。关键词：超分辨率重建；Huber-Markov随机场；自适应阈值；高斯拟合AdaptivethresholdHMRFmodelforsuper-res

3、olutionreconstructionZhuHong，LiuWei，YaoJie，OuyangGuangzhen，UuXiaoqianSchoolofAutomationandInformationEngineering，Xi口，lUniversityofTechnology，Xi口，l710048，ChinaAbstract：FortheconstraintsvalidityproblemoftheHuber．MarkovrandomfieldpriormodelinMAPsuper-resolution．alla

4、daptivethresholdHMRFmodelisproposedinthispapertoilakeanadaptivechoiceofthethresholdoftheHuberedgepen-altyfunction．Initeration，byanalyzingtherelationshipbetweentheHuberpenaltyfunctionandthedistributioncharacteroftheimagespatialgraylevelvariation，statisticalpropert

5、iesoftheimagespmialgraylevelvariationisuseda8thebasisfordynam-icallydeterminingthethreshold．ExperimentalresultsshowthattheproposedmethodcallchoosethethresholdofHuberpenaltyfunctionadaptivelyforimageswithdiferentedgecharacteristics，restrainthenoise，andpreservethee

6、dgesdetailsefectively．Keywords：super-resolutionreconstruction；huber-Markovrandomfield；adaptivethreshold；Gaussianfitting性平滑，不能很好地保持图像细节【5；r、，和B1V模型0引言对陡立的局部梯度像素的处罚不严重，以此达到去噪的同时保持边缘的目的，但小尺度图像细节容易损超分辨率图像重建技术是利用同一场景的多幅失J。HMRF随机场先验模型中，Huber函数分布互有位移降质图像来重建一幅高分辨率图像¨。的重尾

7、特性使得其对图像边缘的惩罚较轻，从而在以泛函建模求解时，需根据图像的先验模型设置实现对图像边缘像素和非边缘像素分别处理，达到正则约束，引导递推求得正确解。因此，正则约束的平滑非边缘像素、抑制噪声并保持图像边缘信息的确定是获得有效解的关键[34。。目的，且该模型满足严格的凸性，从理论上严格保证常用的正则约束模型包括Tikhonov正则项、了解的全局收敛性，使其成为超分辨率重建中一种Gauss-Markov随机场模型(GMRF)、总变分模型(TV)、广泛使用的正则约束模型引。然而Huber惩罚函双边总变分(BTV)模型，以及

8、Huber．Markov随机场模数的阈值控制着对空间灰度变化惩罚的不连续性，型(HMRF)。Tikhonov与GMRF模型类似，其为各向同阈值的选取直接关系到重建图像质量的好坏¨¨。收稿日期：2011—12-23；修回日期：2012．03·28基金项目：国家国际科技合作专项(2011DFR10480)第一作者简介：朱