[发明专利]基于局部和非局部联合先验的自适应加权双范数遥感图像盲超分辨重建方法

权利要求书

1.基于局部和非局部联合先验的自适应加权双范数遥感图像盲超分辨重建方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：在模糊核估计子过程，使用自适应加权双范数先验，以得到估计的模糊核和初始高分辨率图像；首先输入低分辨率模糊图像，构建基于最大后验概率的重建框架，该框架中采用自适应加权双范数先验和卷积一致性先验作为约束条件，其中自适应加权双范数先验分别约束估计的模糊核和估计的高分辨率图像，卷积一致性先验约束估计的高分辨率图像，如公式(1)所示：

λ表示第一项去模糊图像卷积输出的参数；H是模糊核k的矩阵表示；D是降低原始高分辨率图像分辨率的下采样矩阵；x是原始高分辨率图像，y是观察到的低分辨率模糊图像；α_x，β_x，α_k，β_k是正则化参数；η是卷积一致性约束参数；是卷积一致性约束项，用于减少病态性，高分辨率图像可由现有的超分辨率算法重建得到；由l_p范数和l₂范数构建的图像先验项和模糊核先验项共同组成了自适应双范数加权先验，其中加权矩阵W用于自适应地判定图像当前区域为非边缘或是边缘区域，并依据此权重强调l₂范数对于图像非边缘区域的平滑和噪声抑制作用，以及l_p范数对边缘区域的锐化作用，其中W中的每项w_i定义为公式(2)：

它代表了一个以第i个像素为中心的5*5图像块的局部非光滑性；X_i是该图像块的中心像素，Ω_i是该图像块中所有像素索引集，X_ij是X_i在j位置的近邻像；

步骤二：将估计的模糊核和初始高分辨率图像作为非盲重建子过程的输入；

步骤三：在非盲重建子过程，估计的模糊核和初始高分辨率图像作为已知条件，利用局部和非局部的联合先验及最大后验概率重建模型估计出高分辨率图像；

步骤四：以步骤三的重建结果作为新的输入高分辨率图像，重复执行步骤三和步骤四，直到达到最大重建次数，最后输出即为最终重建结果。