【摘要】：針對(duì)局部自相似性重建方法的塊效應(yīng)問(wèn)題,以及MRF網(wǎng)絡(luò)模型方法外部訓(xùn)練庫(kù)數(shù)據(jù)不相關(guān)性產(chǎn)生的圖像重建誤差問(wèn)題,提出了一種結(jié)合局部自相似性和MRF網(wǎng)絡(luò)模型的超分辨率重建方法。首先,利用圖像局部自相似特性,引入自身冗余信息構(gòu)建高分訓(xùn)練庫(kù),然后建立低分與高分訓(xùn)練庫(kù)映射的MRF網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)置信傳播算法求解MRF模型重建高分圖像。以仿真和真實(shí)衛(wèi)星圖像進(jìn)行超分實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文方法能夠改善圖像的細(xì)節(jié),較好地去除了塊效應(yīng),提高了地物邊緣的清晰度。
[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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41501504) 遼寧省教育廳一般項(xiàng)目(LJYL011)
【分類號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2311224