[发明专利]基于多重变换域的超分辨率重建方法

摘要

本发明涉及一种基于多重变换域的超分辨率重建方法，属于图像超分辨率技术领域，包括下述内容：对K幅输入的低分辨率图像分别进行非相关的变换域分析；根据目标超分辨率图像和输入的低分辨率图像尺寸确定下采样矩阵D；通过对代价函数minλ₁‖W₁(z₁)‖₁+λ₂‖W₂(z₂)‖₂+……+λ_j‖W_j(z_j)‖₁在z＝z₁+z₂+…+z_j和‖DH_iM_iz‑g_i‖₂≤n_i i＝1,2,…K约束下采用多重变换域下L₁范数最小化的优化算法重建超分辨率图像。对比现有技术，本发明方法解决了在超分辨率重建中的先验概率模型的选取问题，即基于多重变换域的遥感图像稀疏性表达；同时克服了低分辨率遥感图像间由于载荷平台抖动和大气扰动带来的非规则的几何畸变和错位的问题，重建出具有良好效果的超分辨率图像。

主权项

1.一种基于多重变换域的超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下内容：对K幅输入的低分辨率图像分别进行非相关的变换域分析；根据目标超分辨率图像和输入的低分辨率图像尺寸确定下采样矩阵D；通过对如下代价函数采用多重变换域下L1范数最小化的优化算法重建超分辨率图像：minλ1||W1(z1)||1+λ2||W2(z2)||1+...λj||Wj(zj)||1s.t.z＝z1+z2+...zj||DHiMiz‑gi||2≤ni i＝1,2,...K其中，z表示原始图像，z1、z2……zj分别表示超分辨率图像中包含不同纹理特征的j个子图，W1、W2……Wj分别表示针对不同特征子图的j个非相关多重变换域，λ1、λ2……λj分别表示对应子图的权重，||·||1表示L1范数，gi表示输入的第i个低分辨率图像，Mi表示第i幅图像的位置错位和几何变形的矩阵，Hi表示第i幅图像的模糊降质过程的一个块循环矩阵，ni表示第i幅图像的加性噪声，||·||2表示对·取绝对值，s.t.表示约束条件，min f表示f的最小值。