基于各向异性的快速超分辨率图像重建

摘要

针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过优化约束条件,大量剔除了冗余过程,弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种复杂的运动模型。另外,提出以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止条件。运用本文算法对序列低分辨率图像进行重建,证明了本文算法可以更快实现超分辨率图像重建。