[发明专利]基于总广义变分的红外图像多传感器超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于总广义变分的红外图像多传感器超分辨率重建的方法，主要包括：将低分辨率红外图像投射到高分辨率可见光图像的坐标空间，得到稀疏红外图像，由此稀疏红外图像求出数据项加权系数；归一化处理稀疏红外图像，得到归一化红外图像；由相位一致性算法求得高分辨率可见光图像的边缘信息；由数据项加权系数和归一化红外图像构造数据项；由可见光图像边缘信息对一阶梯度算子改进的TGV正则项加权，构造正则约束项；将数据项和正则约束项相加构造目标函数，以归一化红外图像为初始值，采用主-对偶优化算法迭代求解目标函数，得到重建的高分辨率红外图像。实验表明，采用本发明方法重建的图像质量更高，接近原始高分辨率红外图像。

主权项

一种基于总广义变分的红外图像多传感器超分辨率重建的方法，其特征主要包括以下步骤： (1)将低分辨率红外图像的像素点均匀扩散到高分辨率可见光图像的坐标空间，得到稀疏的红外图像，并由此稀疏的红外图像求出数据项的加权系数； (2)对步骤(1)得到的稀疏红外图像进行归一化处理，得到归一化的红外图像； (3)依据相位一致性算法提取高分辨率可见光图像的边缘，获得高分辨率可见光图像的高频边缘信息； (4)由步骤(1)得到的数据项加权系数和步骤(2)得到的归一化红外图像构造数据项； (5)将步骤(3)得到的边缘信息对一阶梯度算子改进的总广义变分(TGV)正则项加权，得到正则约束项； (6)将步骤(4)得到的数据项和步骤(5)得到的正则约束项相加作为获取高分辨率红外图像的目标函数，利用步骤(2)得到的归一化红外图像作为初始值，采用主‑对偶优化算法迭代求解目标函数，获得高分辨率红外图像。