自適應估計模糊參數的最大后驗概率超分辨率復原算法

摘要：為降低最大后驗概率(MAP)超分辨率圖像復原算法中模糊參數調整的復雜度，減少迭代運算量，提出了一種超分辨率復原新算法。先抽取一幅低分辨率圖像作為參考圖像，用其余低分辨率圖像估計參考圖像，通過訓練模糊參數使估計的均方誤差最小，自適應地估計最佳模糊參數。然后根據高分辨率圖像和參考圖像計算多項式之間的可類比性和估計誤差變化的線性相關性，將訓練結果直接用于超分辨率復原。復原時先利用最佳模糊參數將全部的低分辨率圖像信息融合到高分辨率初始圖像中，改進了復原運算的處理流程。相對于其他MAP復原算法，新算法不需要人工調整模糊參數，并且只需3次迭代即可獲得穩定解，大大減少了迭代運算量。對真實圖像序列的實驗結果表明，新算法更好地保持了圖像細節，復原圖像的紋理更清晰。

關鍵詞：超分辨率；圖像復原；自適應估計；模糊參數

中圖分類號：TP391.41 文獻標志碼：A 文章編號：0253—987X(2008)10—1254—05