【摘要】：多幀圖像超分辨率重建算法為了簡(jiǎn)化算法復(fù)雜度,將整個(gè)圖像重建過(guò)程分為數(shù)據(jù)融合與圖像去模糊兩步.然而,數(shù)據(jù)融合過(guò)程會(huì)丟失一些弱小細(xì)節(jié)信號(hào),直接使用常規(guī)圖像去模糊方法是無(wú)法將其復(fù)原的.為此,提出將低分辨率圖像約束(LRIC)引入基于雙邊全變分(BTV)的圖像去模糊優(yōu)化,并利用梯度下降法求解,獲得了BTVLRIC算法.實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)于不同圖像內(nèi)容或數(shù)據(jù)融合算法生成的數(shù)據(jù)融合圖像,BTV-LRIC法獲得的復(fù)原圖像在視覺效果和客觀評(píng)價(jià)上均優(yōu)于TV法和BTV法.
[Abstract]:In order to simplify the complexity of multi-frame image super-resolution reconstruction algorithm, the whole image reconstruction process is divided into two steps: data fusion and image de-blurring. However, the process of data fusion will lose some small detail signals, which can not be restored directly by using the conventional image de-blurring method. Therefore, a low-resolution image-constrained (LRIC) is introduced into the image de-blurring optimization based on two-sided total variational (BTV). The gradient descent method is used to solve the problem and the BTVLRIC algorithm is obtained. The experimental results show that the reconstructed images obtained by BTV-LRIC method are superior to TV and BTV methods in visual effect and objective evaluation for different image content or data fusion algorithms.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)光電成像技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61231014,61575023) 國(guó)家部委預(yù)研基金資助項(xiàng)目(40405030302)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2193740