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题名基于改进总广义变分的单幅红外图像超分辨率算法
被引量：2
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作者
陈继光
苏冰山
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机构
郑州航空工业管理学院智能工程学院
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出处
《轻工学报》
CAS
2020年第4期103-108,共6页
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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)。
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文摘
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.
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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
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Keywords
infrared image super-resolution
total generalized variation(TGV)
graduate sharpening operator
regularization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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