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A Regularized Super Resolution Algorithm for generalized gaussian Noise

Journal of Donghua University(English Edition) 2010年第1期27卷 25-35页

作者：陈文方向忠刘立峰蒋伟丁大为乔艳涛 Institute of Image Communication and Information processing Shanghai Jiaotong University Computer and Information Department Shanghai University of Electric Power Key Lab oratory of Intelligent Computing & Signal processing Ministry of EducationAnhui University

In this paper,an iterative regularized super resolution (SR) algorithm considering non-gaussian noise is *** on the assumption of a generalized gaussian distribution for the contaminating noise,an lp norm is adopted to measure the data fidelity term in the cost *** the meantime,a regularization functional defined in terms of the desired high resolution (HR) image is employed,which allows for the simultaneous determination of its value and the partly reconstructed image at each iteration *** convergence is thoroughly *** results show the effectiveness of the proposed algorithm as well as its superiority to conventional SR methods.

关键词： super resolution generalized p-gaussian distribution regularization parameter

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