朱莉

(西安科技大学 计算机学院，陕西 西安 710054)

增益映射耦合局部正则化的图像重构算法*

朱莉

(西安科技大学 计算机学院，陕西 西安 710054)

针对当前的图像重构方法在对多帧超分辨率图像复原时，存在明显的模糊效应与振铃效应的不足，提出增益映射控制耦合局部正则化的图像重构算法。首先，通过对低分辨率图像中亚像素的移动进行分析，构建高低分辨率图像的成像模型,再对超分辨率图像进行估值，将重构问题转化为一个不稳定的线性方程式组；然后，构造正则化算子，联合改进的代数重建法求其稳定值；最后，采用基于局部自适应正则化的增益可控方法建立增益映射，完成超分辨率图像重构。仿真结果表明，与当前图像重构算法相比，在修复低分辨率图像时，该机制拥有更好的重构效果，有效降低了模糊效应与振铃效应。

图像重构；亚像素；正则化算子；局部自适应；增益映射；超分辨率

0 引言

由于成像环境不理想以及成像设备硬件分辨率有限等多种因素会导致图像出现模糊、噪声等问题，导致获取不到超分辨率图像[1]。故学者们提出了多帧超分辨率图像重构方法，利用低分辨率图像序列间某种类别的附加信息进行互补重构，获取无法辨识的细节信息从而转换成高分辨率图像[2-3]。

基于学习以及基于插值技术的重构方法为目前较常用的超分辨率图像重构方法。如Ahmadreza[4]等人利用各向同性高斯滤波器，对输入图像像素的结构张量进行计算，再利用结构张量插值法实现重构，实验表明该方法能获得质量较高的重构图像。……