计算机工程

作者：姜红涛, 孙京, 谢成, 赖少川, 沈焕锋

单位：1. 中国石化销售股份有限公司华南分公司, 广州 510130;2. 武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079;3. 地球空间信息技术协同创新中心, 武汉 430079

关键词：超分辨率重建,梯度先验,联合约束,深度学习,最大后验概率

基金：中国石化销售股份有限公司华南分公司技术研发项目（30251731-19-ZC0607-0024）。

图像在获取过程中受传感器、光学系统、大气扰动等多因素影响，导致图像分辨率下降。提出一种结合内外部梯度先验的图像超分辨率重建方法。基于最大后验估计理论框架，将深度学习的外部梯度先验和范数的内部梯度、亮度联合约束先验相结合，通过联合利用外部梯度先验和内部梯度先验的互补优势，借助高分辨率的梯度信息提高重建的超分辨率图像质量。实验结果表明，与ASAR、DRRN等方法相比，该方法能够有效增强图像的高频细节和边缘信息，减少重建图像中可能存在的噪声与伪影效果。

来源：2022年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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