局部自相似性与MRF网络模型的超分重建算法

发布时间：2018-11-04 21:43

【摘要】：针对局部自相似性重建方法的块效应问题,以及MRF网络模型方法外部训练库数据不相关性产生的图像重建误差问题,提出了一种结合局部自相似性和MRF网络模型的超分辨率重建方法。首先,利用图像局部自相似特性,引入自身冗余信息构建高分训练库,然后建立低分与高分训练库映射的MRF网络模型,通过置信传播算法求解MRF模型重建高分图像。以仿真和真实卫星图像进行超分实验,结果表明本文方法能够改善图像的细节,较好地去除了块效应,提高了地物边缘的清晰度。
[Abstract]:Aiming at the block effect problem of local self-similarity reconstruction method and the image reconstruction error caused by the non-correlation of the external training database of the MRF network model method, the problem of image reconstruction error caused by the local self-similarity reconstruction method is discussed. A super-resolution reconstruction method combining local self-similarity and MRF network model is proposed. Firstly, the high score training library is constructed by using the local self-similarity of the image, and then the MRF network model of the mapping between the low score and high score training library is established, and the high score image is reconstructed by solving the MRF model with confidence propagation algorithm. The results show that the proposed method can improve the detail of the image, remove the block effect and improve the sharpness of the object edge.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41501504) 辽宁省教育厅一般项目(LJYL011)
【分类号】：TP751

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本文编号：2311224