基于小波域隐马尔可夫模型的信号超分辨率重建

摘要：

提出一种基于小波城隐马尔可夫模型(WHMM)的信号超分辨率重建算法.根据贝叶斯原理和最大后验概率估计理论,将WHMM作为先验知识给出一般信号的超分辨率重建模型;详细推导了重建问题的Euler-Lagrange方程及对数似然函数的导数计算,将信号的超分辨率重建归结为一个简单线性方程组的求解;最后采用期望最大化(EM)算法和共轭梯度算法交替迭代计算WHMM的模型参数和高分辨率重建信号.一维和二维测试信号的实验结果表明该方法在有效抑制噪声的同时,能够很好地重建出信号的高频细节.在相同的信号降质条件下,针对一维情形,本文重建方法的峰值信噪比(PSNR)较三次插值和Tikhonov正则化方法平均提高2.399 4 dB和4.474 2 dB;针对二维情形,本文重建方法的PSNR较双三次插值和Tikhonov正则化方法平均提高1.174 1 dB和0.648 7 dB.

关键词：超分辨率重建、小波变换、隐马尔可夫模型、期望最大化算法、共轭梯度算法

所属期刊栏目：26

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金60802039;江苏省博士后科研计划0702023B

在线出版日期：2011-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：292-299