基于L1和L2混合范式的序列图像超分辨率重建
来源：计算机应用杂志2015年第3期北京时间：
作者：李银辉, 吕晓琪, 于荷峰
单位：内蒙古科技大学 信息工程学院, 内蒙古 包头 014010
摘要：针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题,提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分(BTV)正则化的序列图像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流场模型对序列低分辨率图像进行配准,使图像的配准精度达到亚像素级,进而可以利用图像间的互补信息提高图像分辨率;其次利用L1和L2混合范式的优点,用BTV正则化算法解决重建的病态性反问题;最后进行序列图像超分辨率重建。实验数据显示算法可以降低图像均方误差,并将峰值信噪比(PSNR)提高1.2 dB~5.2 dB。实验结果表明,提出的算法能够有效地滤除高斯和脉冲噪声,保持图像边缘,提高图像可辨识度,可为车牌识别、人脸识别和视频监控等方面提供了良好的技术基础。
关键词：L1范式,L2范式,双边全变分,序列图像,超分辨率重建
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61179019);内蒙古自治区研究生教育创新计划资助项目(S20141012701)
