基于亚像素位移双图与凸自相似性先验的深度展开实时超分辨率
图像与视频处理
2026-02-26 v1
摘要
多图像超分辨率 (MISR) 是卫星遥感中的关键技术。从信息论角度看，双图超分辨率 (TISR) 被视为最具挑战性的 MISR 场景，具有重要应用价值，如 SPOT-5 supermode 成像。TISR 中，某一图像通过其亚像素位移对应的图像进行超分辨率重建，这两个图像通常在水平和垂直方向上均偏移半个像素。我们采用凸准则对 TISR 进行建模，并通过一种新型深度展开网络实现。网络中嵌入的简单平移算子巧妙地处理了耦合的 TISR 数据拟合项，而采用在凸自相似性损失函数下训练的 transformer 则优雅地实现了 TISR 正则化诱导的 proximal mapping。提出的凸自相似性展开超分辨率算法 (COSUP) 具有可解释性，实现了以毫秒级计算时间的国际前沿性能。COSUP 还在真实数据上进行了测试，这些数据中亚像素位移可能在空间上不均匀，结果在诸多可信度指标（如自然图像质量评估器 NIQE）上均显示出对官方 CNES supermode 成像产品的显著优势。源码：https://github.com/IHCLab/COSUP。
引用
@article{arxiv.2602.21513,
title = {Deep Unfolding Real-Time Super-Resolution Using Subpixel-Shift Twin Image and Convex Self-Similarity Prior},
author = {Chia-Hsiang Lin and Wei-Chih Liu and Yu-En Chiu and Jhao-Ting Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.21513},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 9 figures, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing