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基于全变分先验和变分分布.提出一个新颖的超分辨率算法,使用分级的贝叶斯框架,能够同时计算出重建的高分辨率图像和模型参数.本算法利用变分推论给出变量的后验分布近似.因为能够同时估计出模型参数,是自动的过程,无需对参数人工调节.实验结果表明所提算法在重建质量上优于当前主流的算法.
基于变分方法的超分辨率
【摘 要】
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基于全变分先验和变分分布.提出一个新颖的超分辨率算法,使用分级的贝叶斯框架,能够同时计算出重建的高分辨率图像和模型参数.本算法利用变分推论给出变量的后验分布近似.因为能够同时估计出模型参数,是自动的过程,无需对参数人工调节.实验结果表明所提算法在重建质量上优于当前主流的算法.
【机 构】
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长春光学精密机械与物理研究所,浙江越秀外国语学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2012年02期
【基金项目】
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国家“八六三”高科技资助项目（7150080050）
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