利用稀疏正则化进行点扩散函数恢复的超分辨率方法
计算机视觉与模式识别
2014-10-30 v1 天体物理仪器与方法
摘要
在大型空间巡天任务（如即将开展的 ESA Euclid 任务）中，由于光学传感器尺寸的限制，图像可能会出现欠采样现象。因此，人们可以考虑在进一步分析之前使用超分辨率（SR）方法来恢复混叠频率。这对于点源图像尤为相关，因为它们提供了仪器点扩散函数（PSF）的直接测量值。我们提出了 SPRITE（SParse Recovery of InsTrumental rEsponse，仪器响应的稀疏恢复），这是一种采用稀疏分析先验的 SR 算法。我们表明，此类先验相较于现有方法能带来显著改进，特别是在低信噪比（SNR）的 PSF 上。
引用
@article{arxiv.1410.7679,
title = {Super-resolution method using sparse regularization for point-spread function recovery},
author = {Fred Maurice Ngolè Mboula and Jean-Luc Starck and Samuel Ronayette and Koryo Okumura and Jérôme Amiaux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.7679},
year = {2014}
}