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Preconditioning regularized least squares problems arising from high-resolution image reconstruction from low-resolution frames

机译:预处理由低分辨率帧的高分辨率图像重建产生的正则化最小二乘问题

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摘要

In this paper, we study the problem of reconstructing a high-resolution image from multiple undersampled, shifted, degraded frames with subpixel displacement errors from multisensors. Preconditioned conjugate gradient methods with cosine transform based preconditioners and incomplete factorization based preconditioners are applied to solve this image reconstruction problem. Numerical examples are given to demonstrate the efficiency of these preconditioners. We find that cosine transform based preconditioners are effective when the number of shifted low-resolution frames are large, but are less effective when the number is small. However, incomplete factorization based preconditioners work quite well independent of the number of shifted low-resolution frames. © 2004 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:在本文中,我们研究了从多个欠采样,移位,降级的帧中重建具有多个传感器的亚像素位移误差的高分辨率图像的问题。结合基于余弦变换的预处理器和基于不完全因子分解的预处理器的预处理共轭梯度方法可以解决该图像重建问题。数值例子说明了这些预处理器的效率。我们发现,当移位的低分辨率帧数量较大时,基于余弦变换的预处理器有效,但当数量较少时,效果较差。但是,基于不完全分解的预处理器可以很好地工作,而与移动的低分辨率帧的数量无关。 ©2004 Elsevier Inc.保留所有权利。

著录项

  • 作者

    Lin, FR; Ching, WK; Ng, MK;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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