【摘 要】
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随着图像采集传感器技术的发展,虽然已经可以获得较高分辨率的图像,但是由于硬件制作水平的限制,如何利用软件方法提高图像分辨率日益受到关注。传统的超分辨率插值算法由于
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随着图像采集传感器技术的发展,虽然已经可以获得较高分辨率的图像,但是由于硬件制作水平的限制,如何利用软件方法提高图像分辨率日益受到关注。传统的超分辨率插值算法由于实现原理的局限性,没有充分考虑图像数据中的空间梯度信息和统计特征,无法较好地识别图像边缘,从而导致边缘细节模糊或出现阶梯状锯齿现象。本文研究了一种基于小波变换与隐马尔可夫树(HMT)模型相结合的图像超分辨率插值方法。针对小波系数进行小波域HMT模型建模,使用混合高斯模型描述小波各子带系数的概率统计分布情况,利用树状Markov结构来反映小波系数在尺度间的相关性,对小波系数相对应的隐状态建模。为了实现小波系数与HMT模型匹配,采用期望值最大化(EM)算法来估计HMT模型参数,将图像超分辨率插值问题转化为一个约束优化问题。实验结果显示的效果图与实验数据,验证了本文算法的有效性和实用性。
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