關鍵詞：光學相機 超分辨 二階廣義全變分 快速稀疏表示 各向異性擴散張量 

摘要：針對光學相機成像分辨率低、噪聲干擾嚴重等問題,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散張量(ADT)作為邊緣高頻信息,通過快速l1-范數稀疏表示方法建立LR圖像和相對應的高頻信息ADT的字典集;其次將字典學習到的ADT邊緣信息和TGV模型組合成新的規則項;最后利用新的規則項建立超分辨代價函數,并利用圖像增強后處理方法對整幅圖像進行優化。結果表明:算法對仿真數據和SO12233靶標數據具有較高的可行性和魯棒性,能有效去除噪聲等異常點,獲得高質量清晰圖像,同時與其他經典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和結構相似度均有所增大。

光電工程雜志要求:

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