最大后驗(yàn)概率圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、圖像超分辨率重建是一種由低分辨率圖像獲得高分辨率圖像的技術(shù)，是圖像處理領(lǐng)域一個熱點(diǎn)問題，不僅在理論上具有重要研究意義，在實(shí)際應(yīng)用中也有迫切需求，已廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星圖像分析、天文圖像處理、光學(xué)遙感圖像處理、合成孔徑雷達(dá)遙感圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像處理、安全監(jiān)控和視頻傳輸?shù)仍S多領(lǐng)域。
　　 本文首先論述了圖像超分辨率重建的應(yīng)用背景、基本概念和基本問題。闡述了病態(tài)逆過程和規(guī)整化問題，對比最大似然法（ML）圖像超分辨率重建算法和最大后驗(yàn)概率（M

2、AP）圖像超分辨率算法在先驗(yàn)規(guī)整化方面的差異，突出了先驗(yàn)規(guī)整化在圖像重建中的重要作用。
　　 然后，重點(diǎn)研究了圖像的先驗(yàn)概率分布模型——Gibbs模型。通過對Gibbs模型和基于Gauss-Gibbs隨機(jī)場的經(jīng)典最大后驗(yàn)概率圖像超分辨率重建算法進(jìn)行研究分析，提出了基于參數(shù)估計(jì)的自適應(yīng)最大后驗(yàn)概率超分辨率重建法。該方法利用最小二乘法對Gauss-Gibbs隨機(jī)場參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并將其用于對圖像重建進(jìn)行規(guī)整化，克服了通常采用拉普拉斯算