期刊文章详细信息
一种新的边界增强型图像先验模型
A New Edge-enhancing Prior Image Model
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]韶关大学计算机科学系,广东韶关512005 [2]华南理工大学计算机学院,广东广州510641
年 份：2006
卷 号：4
期 号：6
起止页码：440-443
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、UPD、ZGKJHX、普通刊
摘 要：在各种超分辨率图像重构算法中,最大后验概率(Maximum a Posteriori,MAP)算法因其具有优异的重构性能而受到广泛关注。但由于目前在MAP算法中普遍采用的是平滑型图像先验模型,导致重构出来的图像边界不明锐,一些细节不清晰。本文提出了一种新的边界增强型图像先验模型。不同于已有的图像模型,新模型对图像中的非连续性不是进行惩罚,而是进行增强。实验结果表明,新模型能够获得优于平滑型图像先验模型的重构效果。
关 键 词：超分辨率 最大后验概率 图像先验模型 图像重构
分 类 号：TN911.73]
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