基于改进总广义变分的红外图像超分辨率算法
本文提出一种新的红外图像超分辨率算法.算法将一种改进型的二阶总广义变分模型与红外图像的高频估计结合起来:首先根据相位一致算法提取可见光图像和红外图像的边缘;然后将提取的图像边缘按照相关边缘和非相关边缘分类;分类后依据可见光图像与红外图像的二次仿射变换关系模型,得出相关边缘红外图像的高频估计;最后将高频估计图像与改进的二阶总广义变分模型结合起来,得到新的正则化模型,由此模型重建高分辨率红外图像.实验结果证明本文算法优于其他算法.
红外图像超分辨、总广义变分(TGV)、正则化、多传感器、高频估计
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
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