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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像超分辨率重建技術(shù)是從低分辨率圖像序列中獲取高分辨圖像的技術(shù),它能很好的改善退化圖像質(zhì)量,提高分辨率,在醫(yī)學(xué)圖像、遙感等多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
本文主要研究了基于概率估計(jì)理論的CT圖像的超分辨率重建算法,并圍繞成像模型、圖像配準(zhǔn)及圖像分布模型相關(guān)理論展開(kāi)研究。
首先介紹CT的基本理論,給出CT圖像進(jìn)行超分辨率重建的前提條件,并依此構(gòu)建基于最大后驗(yàn)概率估計(jì)的超分辨率重建基本模型。
針對(duì)圖像
2、中運(yùn)動(dòng)物體邊緣和背景的不同特性,為了充分利用序列圖像之間的冗余信息和圖像中的高頻信息,設(shè)計(jì)了一種基于物體邊緣的圖像配準(zhǔn)方法,采取不同判別法則來(lái)恢復(fù)更多的圖像細(xì)節(jié)。
選用Gauss模型作為噪聲模型,并利用TV先驗(yàn)?zāi)P蜆?gòu)造圖像先驗(yàn),改善重建質(zhì)量。
隨后,本文建立了超分辨率重建的目標(biāo)方程,并采用迭代過(guò)程中利用高分辨率圖像中的信息來(lái)確定平衡保真項(xiàng)和先驗(yàn)項(xiàng)的調(diào)整參數(shù)的方法,并依次利用最速下降迭代法求解目標(biāo)方程,獲得最優(yōu)
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