基于混合MAP-POCS的马尔科夫超分辨率复原

摘要：

传统的基于马尔科夫网络模型的图像超分辨率复原算法是与MAP算法结合,由于MAP算法的自身缺陷,复原后的图像边缘和细节保持能力不强.本文提出了一种在马尔科夫网络框架下基于最大后验概率法(MAP)与凸集投影法(POCS)融合的图像超分辨率复原算法,将MAP算子当作凸约束集引入POCS算法里,两者算法可以互补,克服原有缺陷.实验结果证明了本文算法的有效性,与传统学习算法相比,本文算法具有更好的复原效果.

关键词： 图像处理 超分辨率复原 马尔科夫网络 最大后验概率法 凸集投影法

作者: 薛翠红 于明 杨宇皓 阎刚 贾超

作者单位: 河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401 河北工业大学信息工程学院 天津300401

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 506-509

在线出版日期: 2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）