论文部分内容阅读
针对目前毫米波被动成像的图像分辨率很低的问题,提出了一种新的有效的超分辨率算法。通过改进维纳滤波方法,对毫米波图像进行低频分量恢复,将得到的低频分量代替通带内频谱分量,充分利用了图像中的信息,使之具有自适应功能。将改进的维纳滤波的优点和正则最大实验概率(MAP)超分辨率算法外推高频分量的优点相结合,通过正则MAP算法迭代获得外推高频分量,对图像的傅里叶变换作频域校正,再求图像的逆变换,对其作进一步校正,逐次进行上述过程,直到达到提高图像的分辨率的目的。对提出新的自适应超分辨率算法进行了多次实验验证。