【摘 要】
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在关于多幅(帧)或序列图像超分辨率重建的研究中,已经提出了很多方法,但是,大都是利用多幅(帧)模糊、欠采样和有噪声的退化变质图像重建超分辨率图像.在分析Michael Elad和Arie Feuer等人提出的方法基础上,把卡尔曼滤波理论引入图像超分辨率重建算法中,利用卡尔曼滤波对序列图像进行运动估计,提出了一种简化的基于卡尔曼滤波的递归迭代运动估计的图像超分辨率重建算法,并对其方法进行了分析.然后
【机 构】
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武汉工业学院;武汉理工大学;图像处理和智能控制国家重点实验室;华中科技大学模式识别与人工智能研究所
【出 处】
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全球化制造高级论坛暨21世纪仿真技术研讨会
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在关于多幅(帧)或序列图像超分辨率重建的研究中,已经提出了很多方法,但是,大都是利用多幅(帧)模糊、欠采样和有噪声的退化变质图像重建超分辨率图像.在分析Michael Elad和Arie Feuer等人提出的方法基础上,把卡尔曼滤波理论引入图像超分辨率重建算法中,利用卡尔曼滤波对序列图像进行运动估计,提出了一种简化的基于卡尔曼滤波的递归迭代运动估计的图像超分辨率重建算法,并对其方法进行了分析.然后,利用提出的方法在标准序列图像和拍摄获得的序列图像上进行了测试,取得了较好的结果.
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