基于相關(guān)圖像的圖像超分辨率算法研究.pdf

1、圖像超分辨率問(wèn)題一直是熱點(diǎn)問(wèn)題，由于視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)帶寬、低量射線的X光等有限資源的限制，使得接收到的圖像分辨率過(guò)低，那么人們總是希望可以根據(jù)已接收到的低分辨率圖像來(lái)恢復(fù)出更高分辨率的圖像?；谶@樣的需求出發(fā)，人們提出了很多基于單幅輸入或者多幅輸入圖像的圖像超分辨率算法，比如基于插值的、基于多幅低分辨率圖像的、以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的超分辨率方法。由于一幅低分辨率圖像可以由多幅超分辨的圖像下采樣得到，也就是說(shuō)一幅低分辨率圖像對(duì)應(yīng)著多幅高分辨率圖

2、像所以超分辨問(wèn)題是一個(gè)病態(tài)問(wèn)題。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)上的圖像資源更加豐富，這將對(duì)傳統(tǒng)的超分辨率方法產(chǎn)生巨大的影響。
　　本文提出了基于相關(guān)圖像的圖像超分辨率的方法，給定一幅低分辨率圖像，然后搜索出它的相似圖像。我們的想法是把相似圖像作為輔助信息來(lái)恢復(fù)高分辨率圖像中丟失的細(xì)節(jié)。雖然圖像中的場(chǎng)景內(nèi)容相似，但是由于視角、光照、采集設(shè)備的不同造成檢索到的圖像僅僅是內(nèi)容相似，并不能直接使用所以本文利用隨機(jī)抽樣一致（R

3、ANSAC）算法將這些相關(guān)圖像與輸入圖像進(jìn)行對(duì)齊，之后對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行初次重構(gòu)，再用本文提出的誤差下降迭代算法對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行逐步恢復(fù)。簡(jiǎn)而言之，本文的研究?jī)?nèi)容分為以下三個(gè)方面：
　　(1)實(shí)現(xiàn)一種基于相似圖像的超分辨率算法的框架。通過(guò)對(duì)輸入的低分辨率圖像進(jìn)行上采樣得到初始高分辨率圖像(ULR)，然后檢索初始高分辨圖像的相似圖像，再利用對(duì)齊后的相似圖像對(duì)初始高分辨率圖像進(jìn)行初步重構(gòu)，最后對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行恢復(fù)。
　　(2)在圖像