一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法

摘要

本发明公开了一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，该方法利用拉普拉斯分布观测模型并在变分贝叶斯的理论框架下获得，包括：1)利用上次迭代的高分辨率图像和相对运动参数更新辅助变量、先验参数和超先验参数；2)利用上次迭代的高分辨率图像、先验参数和超先验参数来更新相对运动参数；3)利用更新的辅助变量、先验参数、超先验参数和相对运动参数来更新高分辨率图像。与传统的图像分辨率增强算法相比，本发明利用拉普拉斯观测模型的稀疏特性和中值滤波特性能够很好的抑制和去除低分辨率图像中的脉冲噪声和运动野值点，因而增强方法具有更好的鲁棒性，更有利于分辨率增强方法的工程实现。