DOI: 10.12187/2020.04.014
基于改进总广义变分的
单幅红外图像超分辨率算法
陈继光
苏冰山
1.郑州航空工业管理学院智能工程学院,河南郑州4500462.郑州航空工业管理学院智能工程学院,河南郑州450046
摘要：针对传统总广义变分(TGV)算法在红外图像超分辨率重建过程中难以有效抑制噪声的问题,提出了一种基于改进TGV的单幅红外图像超分辨率算法.该算法首先将二阶TGV模型与一阶梯度锐化算子相结合,在算法实现的梯度上升阶段加上一阶梯度锐化算子,在梯度下降阶段的系数中加上一阶梯度锐化算子的系数,得到一种新的红外图像超分辨率正则化模型;然后采用一阶主-对偶优化算法求得高分辨率红外图像.实验结果表明,该算法的主观视觉效果和客观评价指标均优于其他传统算法,可获得质量较高的高分辨率红外图像,能有效抑制噪声,降低硬件实现的复杂度,有较强的实用性.
关键词：红外图像超分辨率总广义变分梯度锐化算子正则化
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技攻关计划(172102210529)河南省高等学校重点科研项目(17A520062)
论文发表日期：2020-08-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 103-108 )
英文信息