[发明专利]基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

取得TGV正则化的遥感红外图像超分辨率重建模型；

利用Huber函数进行半二次正则化对所述TGV正则化的遥感红外图像超分辨率重建模型进行分裂，以取得分裂图像超分辨率重建模型；

利用交替方向乘子法，对所述分裂图像超分辨率重建模型进行数值求解，产生超分辨率重建图像。

2.根据权利要求1所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述TGV正则化的遥感红外图像超分辨率重建模型满足如下公式：

其中，为保真项，λ为平衡参数，为二阶总广义变分，u为超分重建结果，BD(Ω)表示有界扭曲的向量场空间，ε(ω)是一个矩阵值的Radon度量，ω为有界扭曲的向量场空间的任意元素，α₁为正常数。

3.根据权利要求2所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述Huber函数满足如下公式：

其中，t为实变量，α为正常数。

4.根据权利要求3所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述分裂图像超分辨率重建模满足如下公式：

其中，为重建图像，δ₁为正常数，δ₂为正常数，α₀为正常数，v₁和v₂为二维向量函数。

5.根据权利要求4所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述利用交替方向乘子法，对所述分裂图像超分辨率重建模型进行数值求解满足如下公式：

其中，uⁿ⁺¹为超分辨重建第n+1次迭代结果图像，M＝DB*T_k，D表示下采样函数，B表示点扩散函数，T_k为第k幅图像的几何变形函数，u_k为第k幅低分辨率图像，

其中，ωⁿ⁺¹为ω的第n+1次迭代结果，FFT为快速傅里叶变换，FFT^-1快速傅里叶反变换，

其中，为v₁的第n+1次迭代结果，“shrink”为二维收缩算子，

其中，为v₂的第n+1次迭代结果。

6.根据权利要求5所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述利用交替方向乘子法，对所述分裂图像超分辨率重建模型进行数值求解还进行迭代计算，直到达到迭代终止条件为止。

7.根据权利要求6所述的基于TGV正则化的红外遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述迭代终止条件满足如下公式：

其中，uⁱ⁺¹为超分辨率重建图像，uⁱ为第i次迭代结果。