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本文提出了一种新的红外图像超分辨率算法。算法将同场景的低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像信息有机集合起来,得到一种基于多传感器的红外图像超分辨率正则化模型。本文将各向异性张量获取的高分辨率可见光图像信息与低分辨率红外图像做像素相关性分类,然后将分类后得到的相关边缘对二阶总广义变分模型加权,最终采用一阶主-对偶优化算法求得最优解。实验表明该算法可获得质量较高的高分辨率红外图像,并且有效抑制无关信息的干扰,在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他算法。