​基于L1范数的多帧图像超分辨率图像重建算法

资 源 简 介

​基于L1范数的多帧图像超分辨率图像重建算法

详 情 说 明

基于L1范数的多帧图像超分辨率重建算法是一种改进传统超分辨率方法的重要技术。这类算法主要通过利用多帧低分辨率图像的互补信息来重建高分辨率图像。

相比传统L2范数方法，L1范数具有更优越的抗噪性能和稀疏表达能力。算法实现时会将图像重建问题转化为优化问题，其中数据保真项采用L1范数来度量重建图像与观测图像之间的关系。这种处理方式能更好地保留图像边缘和细节特征。

在多帧处理环节，算法会先对输入的低分辨率序列进行精确配准，然后建立基于L1范数的正则化约束模型。常见的优化方法包括分裂Bregman迭代或邻近梯度下降等，这些方法能有效解决非光滑优化问题。

为提高运算效率，现代实现通常结合并行计算技术和多尺度策略。在实际应用中，这类算法表现出更好的鲁棒性，特别是在处理存在噪声或运动模糊的低质量输入序列时。