通过鲁棒的自适应稀疏表示进行颜色去马赛克

单个传感器摄像机可以通过滤色镜阵列捕获场景。 每个像素仅采样三种原色中的一种。 我们使用彩色去马赛克（CDM）技术来产生全彩色图像，并提出了用于高质量CDM的健壮的自适应稀疏表示模型。 数据保真度项的特征在于l1范数，以通过自适应学习的字典抑制重尾视觉伪像，而正则化项则通过迫使稀疏编码接近其非局部方式来减少编码错误，从而寻求稀疏性。 基于优化中经典的二次罚函数技术和凸分析中的算子拆分方法，我们进一步提出了一种有效的迭代算法来解决变分问题。 通过仿真和真实相机数据的实验结果证明了该方法的有效性。