基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法
提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法,每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步,从而大幅度降低了计算复杂性;分析了算法的收敛性,并采取序贯策略提高收敛速度.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.
超分辨率、稀疏表示、前向后向分裂算法、邻近算子、阈值收缩
36
TP2(自动化技术及设备)
国家高技术研究发展计划863计划2007AA12Z142;国家自然科学基金60672074;60802039;江苏省研究生创新基金资助
2010-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1232-1238
