Image resolution enhancement using statistical estimation in wavelet domain
Image resolution enhancement using statistical estimation in wavelet domain
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使用小波域统计估计增强图像分辨率
DOI：
10.1016/j.bspc.2012.03.008
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发表时间：
2012-11
影响因子：
5.1
通讯作者：
Shan, Zhilong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shi, Jinglun;Shan, Zhilong
医学图像分辨率增强的目标是将低分辨率图像重建为高分辨率图像。本文提出了一种小波域的贝叶斯方法，利用贝叶斯推理框架对图像插值问题进行数学表述。此外，该方法对高分辨率图像的未知小波系数和小波系数统计模型的未知参数进行了联合估计。实验证明了该方法的优越性能。
The goal of medical image resolution enhancement is to reconstruct a higher-resolution image from its lower-resolution counterpart. This paper proposes a Bayesian approach in the wavelet domain by exploiting a Bayesian inference framework to mathematically formulate the image interpolation problem. Furthermore, the proposed approach jointly estimates both the unknown wavelet coefficients of the high-resolution image and the unknown parameters of the statistical model for wavelet coefficients. Experiments are conducted to demonstrate the superior performance of the proposed approach.
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影响因子：
10.6
作者：
Zhang, Lei;Wu, Xiaolin
通讯作者：
Wu, Xiaolin
DOI：
10.1109/icip.2004.1421396
发表时间：
2004-10
期刊：
2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP '04.
影响因子：
--
作者：
D. Woo;I. Eom;Y. Kim
通讯作者：
D. Woo;I. Eom;Y. Kim
DOI：
10.1117/12.806014
发表时间：
2009-01
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Pascal Getreuer
通讯作者：
Pascal Getreuer
DOI：
10.1109/tassp.1978.1163154
发表时间：
1978-12
期刊：
IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing
影响因子：
--
作者：
H. Hou;H. Andrews
通讯作者：
H. Hou;H. Andrews
DOI：
10.1016/j.jvcir.2010.01.001
发表时间：
2010-04
期刊：
J. Vis. Commun. Image Represent.
影响因子：
--
作者：
Jing Tian;K. Ma
通讯作者：
Jing Tian;K. Ma