基于低分辨率图像约束的BTV图像去模糊算法

发布时间：2018-08-20 13:15

【摘要】：多帧图像超分辨率重建算法为了简化算法复杂度,将整个图像重建过程分为数据融合与图像去模糊两步.然而,数据融合过程会丢失一些弱小细节信号,直接使用常规图像去模糊方法是无法将其复原的.为此,提出将低分辨率图像约束(LRIC)引入基于双边全变分(BTV)的图像去模糊优化,并利用梯度下降法求解,获得了BTVLRIC算法.实验表明,对于不同图像内容或数据融合算法生成的数据融合图像,BTV-LRIC法获得的复原图像在视觉效果和客观评价上均优于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.
【作者单位】： 北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61231014,61575023) 国家部委预研基金资助项目(40405030302)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2193740