【摘 要】
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在MAP超分辨率重建算法中, 相较于Gauss-MRF先验模型, Huber-MRF先验模型具有更好的保持图像边缘和细节的能力, 然而对Huber边缘惩罚函数的阈值选取一直没有更好的方式。在考虑红外图像细节纹理信息的基础上, 利用图像灰度共生矩阵, 把阈值参数与图像细节纹理信息联系起来, 实现对边缘惩罚函数阈值的自适应选取, 完成超分辨率图像重建。仿真实验证明, 该算法获取的高分辨率红外图像具有更高的信噪比, 而且更有效地保持了图像的高频信息。
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
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在MAP超分辨率重建算法中, 相较于Gauss-MRF先验模型, Huber-MRF先验模型具有更好的保持图像边缘和细节的能力, 然而对Huber边缘惩罚函数的阈值选取一直没有更好的方式。在考虑红外图像细节纹理信息的基础上, 利用图像灰度共生矩阵, 把阈值参数与图像细节纹理信息联系起来, 实现对边缘惩罚函数阈值的自适应选取, 完成超分辨率图像重建。仿真实验证明, 该算法获取的高分辨率红外图像具有更高的信噪比, 而且更有效地保持了图像的高频信息。
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