基于小波域CHMT模型的超分辨率图像重建

摘要

从图像重建的Bayesian方法出发，提出一种基于小波域分类隐马尔可夫树（CHMT）模型的超分辨率图像重建算法。将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识，采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布，将超分辨率图像重建问题转化为一个约束最优化问题，并采用共轭梯度算法进行求解。同时，提出了自适应的规整化参数选择方法。实验结果表明，该算法具有较低的计算复杂度，在峰值信噪比和视觉效果方面都有所提高。