论文研究基于L1范数的全变分正则化超分辨重构算法.pdf

针对结构化照明显微成像系统的超分辨图像重构算法存在边界振铃效应、噪声免疫性差的问题，提出了一种基于L1范数的全变分正则化超分辨图像重构算法（简称L1/TV重构算法）。从结构化显微成像模型入手，分析了传统算法的设计原理和局限性；论述了L1/TV重构算法的原理，采用L1范数对重构图像保真度进行约束，并利用全变分正则化有效克服了重构过程的病态性，保护了重构图像边缘。对比研究传统重构算法和L1/TV重构算法的性能。实验结果表明：L1/TV重构算法具有更强的抗噪声干扰能力，重构图像空间分辨率更高。