TV2++ : une nouvelle variation totale spatio-temporelle pour la super résolution avec une norme de type exponentiel

Résumé Récemment, de nombreux algorithmes de super résolution ont été proposés pour récupérer des images haute résolution afin d'améliorer la visualisation et d'aider à mieux analyser les images. Parmi eux, les méthodes de régularisation par variation totale (TV) ont prouvé leur efficacité dans la conservation des informations de contour de l'image. Cependant, ces méthodes TV ne tiennent pas compte de la corrélation temporelle entre les images. Notre algorithme conçoit une nouvelle régularisation TV (TV2++) pour profiter des informations de dimension temporelle des images, améliorant ainsi l'utilisation des informations utiles dans les images. De plus, l'union de la régularisation globalement de faible rang et de la régularisation TV renforce encore la récupération de super résolution des images. Nous étendons également la fonction de pénalité de type exponentielle (ETP) sur les valeurs singulières d'une matrice pour améliorer la récupération de matrices de faible rang. Un nouvel algorithme de super résolution d'image basé sur la norme ETP et la régularisation TV2++ est proposé. Et la méthode des directions alternées des multiplicateurs (ADMM) est appliquée pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation. De nombreux résultats expérimentaux prouvent que l'algorithme proposé est supérieur à d'autres algorithmes.