Högupplöst bildrekonstruktion hänvisar till att rekonstruera högupplösta bilder från flera lågupplösta, skiftade, degraderade prover av en sann bild. I detta dokument analyserar vi detta problem ur våghalsig synvinkel. Genom att uttrycka den sanna bilden som en funktion i L 2 (R 2 ) härleder vi iterativa algoritmer som återställer funktionen helt i L 2 betydelse från de givna lågupplösningsfunktionerna. Dessa algoritmer sönderdela den funktion som erhållits från den tidigare iterationen till olika frekvenskomponenter i wavelet omvandla domänen och lägga till dem i det nya iteratet för att förbättra approximationen. Vi tillämpar wavelet (packet) tröskelmetoder för att denoise funktionen som erhållits i föregående steg innan du lägger till den i det nya iteratet. Våra numeriska resultat visar att de rekonstruerade bilderna från våra waveletalgoritmer är bättre än de från Tikhonov minst kvadrater tillvägagångssätt. Utökning till super-upplösning bildrekonstruktion, där några av de lågupplösta bilder saknas, också beaktas.
För deblurring, REF härleda iterativa algoritmer, som sönderdela HR-avbildning som erhållits från en iteration i olika frekvenskomponenter och lägga till dem till nästa iteration.
Wavelet Algorithms for High-Resolution Image Reconstruction
{'venue': 'SIAM Journal on Scientific Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}