研究目的
研究一种基于退化估计和MRF先验的超分辨率图像重建方法，重点关注边缘保持和计算效率。
研究成果
该方法通过轮廓波变换学习边缘细节并采用MAP-MRF框架进行正则化，有效实现了图像超分辨率。它能保持不同方向的边缘，在PSNR、ESMSE和FSIM指标上优于其他方法。
研究不足
该方法假设空间不变的模糊，并使用均匀的马尔可夫随机场先验，这可能无法捕捉所有局部依赖关系。对于大图像来说，计算复杂度较高。
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遥感中的多分辨率图像融合 () || 图像融合：应用于自然图像的超分辨率
DOI：10.1017/9781108566285.007
出版年份：2019
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
提高给定测试图像的空间分辨率是图像处理领域关注的重点，因为与对应的低分辨率图像相比，增强后的图像能呈现更丰富的细节。超分辨率（SR）是一种算法方法，通过使用单幅/多幅低分辨率观测数据或利用低分辨率-高分辨率（LR-HR）图像对数据库来获取高空间分辨率图像。本章第四节讨论的图像融合线性成像模型在此被扩展，用于从给定的低分辨率测试观测中重建超分辨率图像。在图像融合问题中，现有的全色图像被用于生成高分辨率融合图像。与融合问题类似，超分辨率同样致力于提升空间分辨率，但区别在于我们没有全色图像这类额外的高分辨率观测数据。因此，我们借助LR-HR图像对数据库来为给定低分辨率观测重建超分辨率图像。本研究采用基于Contourlet的学习方法获取初始超分辨率估计值，进而推导出退化模型及马尔可夫随机?。∕RF）参数。与第四节讨论的融合问题类似，最终通过最大后验概率-马尔可夫随机场（MAP-MRF）框架获得最终的超分辨率图像。
作者：
AI智能分析
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