基于矢量量化的模糊参数辨识及分辨率增强方法a-电子与信息学报.pdf

第28 卷第4 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.28No.4 2006 年4 月 Journal of Electronics Information Technology Apr. 2006 基于矢量量化的模糊参数辨识及分辨率增强方法 ①② ① ① ① 乔建苹 刘 琚 闫 华 孙建德 ①( 山东大学信息科学与工程学院 济南 250100) ②(北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室 北京 100871) 摘 要：在实际的图像复原中通常需要预先估计模糊函数。该文将 Nakagaki 等人提出的基于矢量量化的模糊参数 辨识算法进行改进，利用 Sobel 算子形成特征矢量，避免了 LOG 滤波器参数的选择，增强了算法对辨识不同类型 图像的模糊函数的鲁棒性，并利用DCT 对特征矢量降维，减小了计算量。同时将其应用于超分辨率图像复原中， 辨识出多幅低分辨率图像的模糊函数，然后融合具有不同模糊函数和信噪比的低分辨率图像，实现了盲超分辨率 图像复原。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。 关键词： 图像复原，盲超分辨率，参数辨识，矢量量化，Sobel 算子 中图分类号：TN391 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2005)04-0592-05 A VQ-Based Parameter Identification Approach to Blind Image Restoration and Resolution Enhancement ①② ① ① ① Qiao Jian-ping Liu Ju Yan Hua Sun Jian-de ① (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250100, China) ② (National Laboratory on Machine Perception, Beijing University, Beijing 100871, China) Abstract Blur identification is usually necessary in image recovery. In this paper, an improved approach is proposed on the basis of VQ-based blur identification algorithm developed by Nakagaki, In this method, Sobel operator is used for extracting feature vectors, so that the selection of the parameter of the LOG filter is avoided and this method is robust to different types of images. The dimensionality of the vector is reduced by utilizing DCT. Meantime, extension of this