轻工学报

作者：陈继光, 苏冰山

单位：郑州航空工业管理学院智能工程学院,河南郑州450046

关键词：红外图像超分辨率, 总广义变分, 梯度锐化算子, 正则化

基金：河南省科技攻关计划（高新技术领域）项目（172102210529）；河南省高等学校重点科研计划项目（17A520062）

针对传统总广义变分（TGV）算法在红外图像超分辨率重建过程中难以有效抑制噪声的问题，提出了一种基于改进TGV的单幅红外图像超分辨率算法.该算法首先将二阶TGV模型与一阶梯度锐化算子相结合，在算法实现的梯度上升阶段加上一阶梯度锐化算子，在梯度下降阶段的系数中加上一阶梯度锐化算子的系数，得到一种新的红外图像超分辨率正则化模型；然后采用一阶主-对偶优化算法求得高分辨率红外图像.实验结果表明，该算法的主观视觉效果和客观评价指标均优于其他传统算法，可获得质量较高的高分辨率红外图像，能有效抑制噪声，降低硬件实现的复杂度，有较强的实用性.

来源：2020年第4期

《轻工学报》期刊编辑部

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