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BAYESIAN IMAGE SUPERRESOLUTION AND HIDDEN VARIABLE MODELING

Journal of Systems Science & Complexity 2010年第1期23卷 116-136页

作者： Atsunori KANEMURA Shin-ichi MAEDA Wataru FUKUDA shini shii Graduate School of Informatics Kyoto University

Superresolution is an image processing technique that estimates an original high-resolutionimage from its low-resolution and degraded *** superresolution tasks,there have beenproblems regarding the computational cost for the estimation of high-dimensional *** are now being overcome by the recent development of fast computers and the developmentof powerful computational techniques such as variational Bayesian *** paper reviewsa Bayesian treatment of the superresolution problem and presents its extensions based on hierarchicalmodeling by employing hidden variables.

关键词： Bayesian estimation hidden variables image superresolution Markov random fields variational estimation.

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