所有作者：孙玉宝 韦志辉 肖亮
作者单位：南京理工大学计算机科学与技术学院
论文摘要：基于图像在过完备字典（系统）下的稀疏表示，提出了一种新的稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型，模型中的正则项刻画了理想图像在字典下的稀疏性先验约束，保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性。同时基于线性化Bregman方法，将正则项替换为其Bregman距离，对保真项进行线性化，从而可将原问题解耦，进而提出了求解该模型的两步迭代快速数值算法，第一步为仅对正则项的标量收缩操作，第二步为仅对保真项的梯度下降，大幅度降低了计算复杂性，并能够对噪声保持鲁棒。对图像序列进行了数值仿真，实验结果表明只需很少次数的迭代就可获得很好的重建结果，验证了本文模型与数值算法的有效性。
关键词： 超分辨率 稀疏表示 过完备字典 线性化Bregman 阈值收缩
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