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金伟其
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期刊论文
基于Poisson-Markov 场的超分辨力图像复原算法
电子学报第1期2003年1月/ACTA ELECTRONICA SINICA Vol. 31 No. 1 Jan. 2003，-0001，（）：
图像的超分辨力复原和信噪比的提高是图像复原追求的目标. Poisson-ML 图像复原方法(PML)具有很强的超分辨力复原能力,但在复原过程中会产生振荡条纹且对带噪较大的图像不能取得理想的复原效果. 在Poisson和Markov 分布假设的基础上,提出基于Poisson-Markov 场的超分辨力图像复原算法及其正则化参数的自适应选择方法(MPML). 实验表明,MPML 算法不但具有很好的超分辨力复原能力,而且能有效减少和去除复原图像中的振荡条纹,对于带噪较大的图像也能取得理想的复原效果,因此其图像复原质量明显好于PML 算法. 正则化参数能被自动优化地选择且与图像复原的迭代运算同步进行.
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