【摘 要】
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本文从超分辨率复原的实际应用考虑出发，利用数字图像成像线性观测模型，选择图像序列平动量、成像系统点扩散函数、成像系统空间降采样率和成像噪声特性作为模型参数，描述低分辨
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本文从超分辨率复原的实际应用考虑出发，利用数字图像成像线性观测模型，选择图像序列平动量、成像系统点扩散函数、成像系统空间降采样率和成像噪声特性作为模型参数，描述低分辨率图像成像过程，实现一种基于最大似然估计的超分辨率复原算法，结果表明，本方法得到复原图像效果要好于其他两种方法，尤其在噪声较大的情况下更是如此。在考察复原效果的同时，我们还对算法速度、计算量等性能进行了比较，发现本文方法优于序列图像的反向迭代方法。我们还对实际视频图像进行了超分辨率复原实验，取得了初步效果，证实了本文方法的实际应用性。
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