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在超分辨率影像重建中,基于最大后验估计(MAP)框架的重建方法具有较大的优势,应用非常广泛。然而,常用的迭代求解方法如最速下降法、共轭梯度法等收敛速度慢、处理时间长,经常难以满足实际处理的需要。该文在MAP框架的基础上,提出了基于不完全乔莱斯基分解预优共轭梯度的模型求解方法,即在迭代求解过程中利用不完全乔莱斯基分解构造预优矩阵,降低系数矩阵的条件数,从而提高收敛速度,节省处理时间。实验结果证明,该方法是有效的、可行的。