基于低分辨率图像的自适应超分辨率重构算法

摘要

提出一种适用于内部独立运动、静态等多种模型的、基于多幅低分辨率图像的超分辨率重构算法.该算法赋予各低分辨率图像不同的权重和正则化参数,在每次迭代时对权重系数和正则化参数进行更新,采用松弛迭代法得到最优解,从而获得重构图像.实验结果表明,该算法获得的重构图像效果优于双三次B样条插值法和传统的最大后验概率估计方法.