基于快速l1-范數(shù)稀疏表示和TGV的超分辨算法研究
關(guān)鍵詞：光學(xué)相機(jī) 超分辨 二階廣義全變分 快速稀疏表示 各向異性擴(kuò)散張量
摘要：針對光學(xué)相機(jī)成像分辨率低、噪聲干擾嚴(yán)重等問題,本文提出一種能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范數(shù)稀疏表示和二階廣義全變分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向異性擴(kuò)散張量(ADT)作為邊緣高頻信息,通過快速l1-范數(shù)稀疏表示方法建立LR圖像和相對應(yīng)的高頻信息ADT的字典集;其次將字典學(xué)習(xí)到的ADT邊緣信息和TGV模型組合成新的規(guī)則項;最后利用新的規(guī)則項建立超分辨代價函數(shù),并利用圖像增強(qiáng)后處理方法對整幅圖像進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明:算法對仿真數(shù)據(jù)和SO12233靶標(biāo)數(shù)據(jù)具有較高的可行性和魯棒性,能有效去除噪聲等異常點,獲得高質(zhì)量清晰圖像,同時與其他經(jīng)典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度均有所增大。
光電工程雜志要求:
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