基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法

提出了一种新的基于稀疏表示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框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法,每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步,从而大幅度降低了计算复杂性;分析了算法的收敛性,并采取序贯策略提高收敛速度.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.