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自适应正则有参超分辨率图像盲恢复

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基于重建的超分辨率(SR)方法中,图像求解是典型的高维病态问题,需借助有效的正则来稳定求解.在Nguyen等人的正则有参超分辨率盲恢复框架(RPSR)基础上,引入基于图像局部光滑特征的正则处理,提出自适应正则的有参超分辨率方法(ARPSR),并从方便计算的角度,进一步提出了ARPSR的近似求解方法,即先将ARPSR问题,化为两个RPSR问题的带权组合,然后用RPSR框架估计图像模糊系统的自由参数和最优正则参数,用重排系统矩阵的方法构造预处理器,最后用预处理共轭梯度方法(PCG)求解超分辨率图像.算法分析和试验结果表明,ARPSR方法是对RPSR框架的进一步改进.
Adaptive Regularized Blind Parametric Super-resolution Restoration and Enhancement

袁小华、夏德深

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南京理工大学计算系603教研室,南京,210094

上海市农科院农业信息化工程技术中心,上海,201106

超分辨率图像盲恢复和增强 自适应正则 预处理共轭梯度算法

香港研究资助局资助项目

CUHK/4180/01E

2004

中国图象图形学报
中国科学院遥感应用研究所,中国图象图形学学会 ,北京应用物理与计算数学研究所

中国图象图形学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.111
ISSN：1006-8961
年,卷(期)：2004.9(10)
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