基于最大似然的超分辨率图像复原方法

摘要：

从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法.在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等.根据以上参数及部分先验知识,运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原,并对迭代结果进行维纳滤波.计算机模拟实验结果表明,该方法具有较好的复原效果,其性能优于典型的反向迭代投影法.利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性.

关键词：超分辨率图像复原、线性观测成像模型、奇异值分解、最大似然估计

所属期刊栏目：29

分类号：TN911.73;TP391.4

资助基金：国家重点基础研究规划基金2006CB705707;国家自然科学基金30570488;上海市重点学科建设B112

在线出版日期：2008-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：949-953