群稀疏高斯洛伦兹混合先验超分辨率重建

• 作者: 马子杰 赵玺竣 任国强 雷涛 杨虎 刘盾
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率算法 先验模型 高斯— 洛伦兹 混合稀疏表达
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 科研论文|Article
• 页码范围: 50-61
• 页数: 12页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2021.210299

摘要

为了得到置信度更高的超分辨率先验模型,实现重建结果在噪声和细节之间的平衡,建立了基于混合稀疏表达框架下的高斯— 洛伦兹混合先验模型.研究了该先验模型在超分算法中的应用优势和具体的应用方案.首先,根据先验信息的类型介绍了一些超分辨率算法的优势和问题.接着,提出对图像不同分量的统计特点进行单独建模的应用方法.然后,在分析了混合稀疏框架、高斯吉布斯先验和洛伦兹先验的基础上,说明了基于群稀疏框架下的高斯— 洛伦兹混合先验的超分辨率算法.最后,介绍了具体实现环节和最终迭代方案.实验结果表明,本文基本完成了在重建过程中保持细节的同时抑制噪声的改进目标,可以用于更多复杂环境的超分辨率重建要求.