摘要：随着红外成像相关产业的兴起,红外成像技术具有的隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、穿透距离远,以及轻质小巧、低耗可靠等优点备受青睐,已成为当前智能化光电探测发展的主流方向。然而,红外弱小目标的图像细节特征少、信噪比低等特点成为红外图像应用的瓶颈,如何提高红外弱小目标成像效果成为目前的研究热点。POCS算法是目前超分辨率复原中应用非常广泛的一种复原算法,但是该算法运算量大,处理时间较长,同时对图像的边缘细节保留能力较差。针对POCS超分辨率复原算法迭代时间较长,无法满足光电探测系统实时性的问题,提出了基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法（GPOCS）。该算法根据图像的梯度分布对图像中的像素点进行分类,采用不同的迭代系数进行计算。改进算法能够较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间。实验结果表明：GPOCS算法复原结果在背景处噪声得到一定的抑制,整体复原能力优于传统的POCS复原方法。该算法能够有效地保留边缘细节,同时处理时间小于传统的POCS复原方法,减少了1个数量级已经是接近实时。GPOCS算法能够自适应的选取迭代步长,较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间,虽然不能满足实时性的要求,但是也已经是接近实时。

关键词：超分辨率复原 凸集投影约束 红外弱小目标 梯度图 

单位：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 长春130033 中国科学院大学 北京100039 吉林大学通信工程学院 长春130012