[发明专利]保持边缘清晰的自适应正则超分辨图像重建方法

权利要求书

1.一种保持边缘清晰的自适应正则超分辨图像重建方法，包括如下步骤：

(1)对一幅高分辨率图像采用一种含有加性噪声、光学模糊、运动模糊及下采样过程的成像系统进行退化，形成多帧低分辨率图像；

(2)对多帧低分辨率图像，先采用Lagrangian乘子法构造无约束目标函数为：

其中，X为高分辨率图像矢量，Y_k为第k个观测到的低分辨率图像矢量，F_k为运动矩阵，H_k为模糊矩阵，D_k为下采样矩阵，λ为Lagrangian系数，为加入双边总变分模型的正则项，N为低分辨率图像的帧数；

(3)在无约束目标函数中依次增加数据逼近项、自适应正则项，梯度逼近约束项，将原无约束目标函数扩展为：

X‾^=ArgMinX‾[Σk=1N||DkHkFkX‾-Y‾k||1]]>

 

(4)采用最速下降法对扩展后的无约束目标函数进一步优化为：

X‾^n+1=X‾^n-β{Σk=1NFkTHkTDkTsign(DkHkFkX‾^n-Y‾k)]]>

   

   

其中，是当前图像，是目标图像，β是迭代步长，和表示平移矩阵，和分别是和的转置矩阵，表示高分辨率图像水平、垂直和两个对角方向的梯度函数对X的偏导，Φ(m，l)^|m|+|l|为自适应权值矩阵，p_x(m，l)为L_p范数的P参数，I为单位矩阵，和分别表示高分辨率图像在水平、垂盲和两个对角方向的梯度估计值，和分别表示低分辨率图像在水平、垂直和两个对角方向的梯度观测值，λ₁为正则化系数，λ₂为梯度项系数。

(5)利用优化后的无约束目标函数重构图像，获得保持边缘清晰的高分辨率图像。