基于MRF先驗模型的圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、圖像超分辨率(Super-Resolution，SR)重建技術(shù)是指通過提取多幅低分辨率(Low-Resolution，LR)圖像的圖像信息，消除各種影響圖像質(zhì)量的噪聲和模糊，重建出質(zhì)量更清晰、分辨率更高的圖像。在數(shù)字圖像的采集與處理過程中，存在諸多不可預知的噪聲及退化因素，從而使得超分辨率重建成為一個病態(tài)逆過程。而一個圖像模型是一個附加的先驗知識或約束，可以使其規(guī)整化。因此圖像先驗模型的選取對重建結(jié)果非常重要。
　　 本文以圖像

2、重建先驗模型的選取為研究主線，重點研究了基于Markov隨機場(Markov Random Field，MRF)先驗模型的重建算法，對于各種基于MRF先驗模型的重建算法進行了深入的分析與實驗對比。針對現(xiàn)有的MRF先驗模型的優(yōu)缺點，提出了一種基于新的勢函數(shù)構(gòu)建的MRF模型，使用該模型進行重建能在抑制圖像噪聲的同時，保存更多的圖像邊緣細節(jié)，重建圖像的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度均驗證了新算法的有效性。
　　 廣義MRF模型通過使用雙邊濾波