基于稀疏编码的红外图像超分辨率重建方法

刘贺，王长龙

（陆军工程大学石家庄校区，河北石家庄，050000）

0 引言

红外成像是通过红外热像仪对物体反射和辐射的红外线进行成像的技术。红外目标识别与探测技术利用目标和环境之间红外辐射的差异进行成像，由于红外辐射受物体温度影响较大，其具有夜间成像、温度灵敏度高等优点，在军事、刑事侦查、医疗等方面存在广泛应用。但是由于红外探测器的局限性和红外衍射限的存在限制了红外图像的分辨率。不过可以通过超分辨率重建的方法提高红外图像分辨率，满足实际应用中对高分辨率图像的需求[1-2]。

超分辨率是图像处理领域中一个重要的概念，分辨率是图像的一个特征，表示图像呈现细节的质量，超分辨率重建是利用信号处理的方法，由一帧或多帧低分辨率图像来获取高分辨率图像的技术，根据不同分类方式可以分为以下三个方面[3-4]。

基于插值的方法是最常见的超分辨率重建方法，这些方法算法比较简单，所以速度较快，但是图像的细节处处理效果较差[5]。

基于重建模型的方法将图像的一部分先验知识作为约束加入图像重建过程，使不适定问题变为可解问题，处理结果相对较好，但要求图像具有较好的先验知识[6]。

图1 超分辨率重建方法分类

基于学习的方法通过从训练集中学习高分辨率图像和低分辨率图像之间的映射关系，来完成高分辨率图像的重建。Freeman[7]最早提出了使用训练集来学习高分辨率图像和低分辨率图像之间关系的方法，不过需要大量的高、低分辨率图像进行训练。……