基于压缩感知的电力设备红外图像盲超分辨率方法

摘要

电力设备红外图像采集过程中出现的分辨率降低和模糊现象是影响红外诊断准确性的重要因素。然而现有超分辨率方法一般假设模糊核已知,但当假设核偏离真实核时方法性能会显著降低。该文针对这一问题,提出一种压缩感知盲超分辨率改进方法。以图像退化模型为基础,结合图像在变换域内稀疏为先验知识,实现图像的超分辨率重建。在重建过程中通过红外图像亮度分量的极值分布先验信息促进模糊核的优化求解以及重建图像反卷积去模糊运算,将传统的非盲超分辨率方法改进为盲超分辨率方法。在提高模型准确性的同时,提升了重建图像细节纹理的质量。并对压缩感知基础模型进行改进变形,以此为基础设计了高效求解算法,最终实现高分辨率图像的高质量重建,从而更好地适应工程应用需求。实验结果表明该文提出的盲超分辨率方法与已有方法相比,其重建得到的红外图像结果无论在主观视觉还是客观评价指标上,均有着一定优势,能够更好地适应现场采集到的低分辨率红外图像超分辨率重建需求。