一种新的边界增强型图像先验模型

• 作者: 张地 彭宏
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 最大后验概率 图像先验模型 图像重构
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 440-443
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2892.2006.06.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭宏	华南理工大学计算机学院	188	2058	24.0	34.0
2	张地	韶关大学计算机科学系	13	56	5.0	7.0