Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution这篇文章的算法

资 源 简 介

Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution这篇文章的算法

详 情 说 明

这篇文章提出了一种基于BTV（Bilateral Total Variation）算法的多帧超分辨率重建方法，主要解决传统超分辨率技术在噪声和运动估计误差下的鲁棒性问题。算法的核心在于改进经典BTV正则化项，使其在保持边缘清晰度的同时，能够有效抑制重建过程中的伪影和噪声放大。

其创新点在于通过引入自适应权重机制，使正则化项的强度能够根据局部图像特征动态调整。对于平坦区域采用较强的平滑约束以抑制噪声，而在边缘区域则减弱约束强度以保留细节。这种改进显著提升了算法对输入图像中运动估计误差和噪声的容忍度，实现了更稳定、更高质量的重建结果。

该算法框架包含三个关键组成部分：首先通过光流法进行精确的运动估计，然后构建包含改进BTV项的能量函数，最后采用最优化方法求解该函数获得高分辨率图像。实验结果表明，相比传统方法，该算法在保持运算效率的同时，显著提升了重建质量，特别是在处理低质量输入序列时表现出更强的鲁棒性。