自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

来源：电讯技术杂志2015年第6期北京时间：

作者：周芹,马志强,单勇,党建国

单位：(空军工程大学 信息与导航学院,西安 710077;解放军94188部队，西安 710077)

摘要：在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此，提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域；然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵；最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。

关键词：图像超分辨率重建；正则化；双边全变差模型；自适应约束；边缘保持；

基金资助：陕西省自然科学基金资助项目(2013JM8025)