群稀疏高斯洛伦兹混合先验超分辨率重建 - 马子杰; 赵玺竣; 任国强; 雷涛; 杨虎; 刘盾 (光电工程, 2021)
TN911.73; 为了得到置信度更高的超分辨率先验模型,实现重建结果在噪声和细节之间的平衡,建立了基于混合稀疏表达框架下的高斯— 洛伦兹混合先验模型.研究了该先验模型在超分算法中的应用优势和具体的应用方案.首先,根据先验信息的类型介绍了一些超分辨率算法的优势和问题.接着,提出对图像不同分量的统计特点进行单独建模的应用方法.然后,在分析了混合稀疏框架、高斯吉布斯先验和洛伦兹先验的基础上,说明了基于群稀疏框架下的高斯— 洛伦兹混合先验的超分辨率算法.最后,介绍了具体实现环节和最终迭代方案.实验结果表明,本文基本完成了在重建过程中保持细节的同时抑制噪声的改进目标,可以用于更多复杂环境的超分辨率重建要求.