高分辨率图像复原的正则稀疏表示方法

摘要

本文提出一种基于正则稀疏表示的高分辨率图像复原方法.给定观测的模糊图像,传统的稀疏表示复原方法基于图像在表示基上的稀疏性和直接观测数据建立11范数正则模型.由于模糊算子的紧致性,该模型具有较大的相关性.本文设计一个正则算子作用于模糊图像,并且基于转化后的数据建立11范数正则模型.作者称其为正则稀疏表示方法,具有如下优点:1)降低11范数正则模型的相关性;2)基于预条件策略,加速模型求解算法的收敛速度.数值实验结果表明该方法相比于一些已有方法在速度和复原性能上具有更优的效果.