文献类型：期刊文章

作　　者：邵文泽[1] 韦志辉[2]

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏南京210094 [2]南京理工大学研究生院,江苏南京210094

出　　处：《软件学报》

基　　金：Supported by the Key Science-Technology Project of Trigonal Yangtse River of China under Grant No.BE2004400 (长三角联合攻关重 大科技项目);the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60672074 (国家自然科学基金);the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA12E100 (国家高技术研究发展计划(863));the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.M200606018 (国家教育部博士点基金);the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2006569 (江苏省自然科学基金);the Science- Technology Creation Plan for Graduate Students of Jiangsu Province of China (江苏省高校研究生科技创新计划)

年　　份：2007

卷　　号：18

期　　号：10

起止页码：2434-2444

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20074610916133)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markov random field)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承了双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权机制,且简洁地建立了双边滤波与Bayesian MAP(maximum a posterior)方法之间的理论联系.同时,由广义MRF模型导出了一种各向异性扩散PDE(partial differential equation)的改进数值解法.随后,在MRF-MAP框架下分别考虑高斯噪声和脉冲噪声两种情形,提出一种基于广义Huber-MRF模型的超分辨率复原算法,理论上保证具有严格全局最优解,并且利用半二次正则化思想和最速下降法求解相应的最小能量泛函.不论是视觉效果方面,还是峰值信噪比(PSNR)方面,实验结果都验证了广义Huber-MRF模型在超分辨图像复原中具有更强的噪声抑制性和边缘保持能力.

关 键 词：超分辨率复原 Huber-MRF模型  双边滤波 偏微分方程  脉冲噪声

分 类 号：TP391.41]