光子学报, 2012, 41 (5): 554, 网络出版: 2012-05-18   

基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建

Superresolution Reconstruction of Infrared Image Based on Selfadaptive Gradient Threshold
作者单位
1 中国电子科技集团第二十八研究所, 南京 210007
2 南京理工大学 近程高速目标探测技术国防重点学科实验室, 南京 210094
摘要
超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.
Abstract
In the superresolution image reconstruction, the model of Hubermarkov random field is a common regularizing operator. Aiming at the unsatisfying effect of image reconstruction caused by fixed gradient threshold in the Huber function, a superresolution reconstruction algorithm is proposed based on selfadaptive gradient threshold. The regularizing model is structured based on data item and regular item under the maximum a posteriori probability framework; the regularizing parameters are updated using the intermediate results via iterative method and can solve the selected problem of gradient threshold in the model of Hubermarkov random field. Experimental results show, the improved algorithm can select the proper regularizing parameters based on local gratitude threshold and find the optimal result, recover detailed information and eliminate noise effectively.

白俊奇, 郑坚, 赵春光, 王娴雅. 基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建[J]. 光子学报, 2012, 41(5): 554. BAI Junqi, ZHENG Jian, ZHAO Chunguang, WANG Xianya. Superresolution Reconstruction of Infrared Image Based on Selfadaptive Gradient Threshold[J]. ACTA PHOTONICA SINICA, 2012, 41(5): 554.

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