一种稳健的多视频时空超分辨率重建算法
宋海英①② 何小海*① 吴媛媛① 卿粼波①
① (四川大学电子信息学院 成都 610064) ② (成都电子机械高等专科学校通信工程系 成都 610031)
A Robust Space-time Super-resolution Reconstruction Algorithm Based on Multiple Video Sequences
Song Hai-ying①② He Xiao-hai① Wu Yuan-yuan① Qing Lin-bo①
① (School of Electronic and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610064, China)② (Communication Engineering Department, Chengdu Electromechanical College, Chengdu 610031, China)
摘要 为了提高视频序列的时间分辨率和空间分辨率，该文提出了一种基于一阶范数和时空总变分正则化方法的时空超分辨率视频重建算法。该算法利用同一场景的多个具有子像素空间位移偏差和子帧率时间偏差的低分辨率视频序列，重建得到一个高时空分辨率视频序列。在求解过程中不需要直接构造大型矩阵，大大降低了对内存的要求。实验结果表明该算法是有效的，且对成像模型估计误差具有一定的鲁棒性。
关键词 ：
超分辨率视频重建 ,
时间分辨率 ,
空间分辨率 ,
正则化
Abstract ：To improve the temporal-spatial resolution of video, a space-time super-resolution reconstruction algorithm using L1 norm minimization is proposed, and space-time regularization based on the total variation is utilized. The proposed algorithm can increase the resolution both in time and in space by using multiple low resolution video sequences of the same scene obtained at sub-pixel and sub-frame misalignments. This algorithm does not require large matrixes directly constructed, which reduces greatly the memory requirements. Experimental results show the effectiveness of the algorithm and verify the robustness of the algorithm to errors in imaging model estimation.
Key words ：
Super-resolution video reconstruction
Temporal resolution
Spatial resolution
Regularization
收稿日期: 2010-12-29
基金资助: 国家自然科学基金(61071161)资助课题
通讯作者:
何小海
E-mail: nic5602@scu.edu.cn
引用本文:
宋海英, 何小海, 吴媛媛, 卿粼波. 一种稳健的多视频时空超分辨率重建算法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(9): 2253-2257.
Song Hai-Ying, He Xiao-Hai, Wu Yuan-Yuan, Qing Lin-Bo. A Robust Space-time Super-resolution Reconstruction Algorithm Based on Multiple Video Sequences. , 2011, 33(9): 2253-2257.
链接本文:
http://jeit.ie.ac.cn/CN/10.3724/SP.J.1146.2010.01435 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y2011/V33/I9/2253
[1]
杨爱萍,张莉云,曲畅,王建. 基于加权L1 正则化的水下图像清晰化算法
[2]
赵拥军,赵勇胜,赵闯. 基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法
[3]
李丽娜,马俊,龙跃,徐攀峰. 基于LANDMARC与压缩感知的双段式室内定位算法
[4]
何人杰,樊养余,WANG Zhiyong,FENG David. 基于非局部全变分正则化优化的单幅雾天图像恢复新方法
[5]
王宪保,陈诗文,姚明海. 基于正则化的半监督等距映射数据降维方法
[6]
汪涛,刘阳,席耀一. 基于图正则化非负矩阵分解的二分网络社区发现算法
[7]
唐述, 谢显中. 多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法
[8]
钱智明, 钟平, 王润生. 基于图正则化与非负组稀疏的自动图像标注
[9]
房嘉奇, 冯大政, 李进. 稳健收敛的时差频差定位技术
[10]
王丽,冯燕. 基于空谱联合的多假设预测高光谱图像压缩感知重构算法
[11]
唐琳, 焦淑红, 齐欢, 吴如煊. 一种单脉冲雷达多通道L1正则化波束锐化方法
[12]
王倩, 董晓龙. 基于总变分正则化算法的散射计图像重构
[13]
袁广林, 薛模根. L2 范数正则化鲁棒编码视觉跟踪
[14]
孙逢林, 张升伟, 刘浩, 张成. 基于滤波反投影算法的自旋式综合孔径辐射计分辨率与灵敏度分析
[15]
季成涛, 何小海, 符耀庆, 梁子飞, 卿粼波. 一种基于正则化的边缘定向插值算法
2011, Vol. 33 
