基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建.pdf

1、基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建重慶大學碩士學位論文(學術學位)學生姓名：潘飛宇指導教師：龔衛(wèi)國教授專業(yè)：儀器科學與技術學科門類：工學重慶大學光電工程學院二O一四年四月重慶大學碩士學位論文中文摘要I摘要高分辨率圖像在醫(yī)學診斷、衛(wèi)星監(jiān)測、安全監(jiān)控等在實際應用中有著重大的意義。然而通過改進成像系統(tǒng)硬件來提高圖像分辨率的辦法代價高昂，而且需要解決一些成像過程中的技術難題。圖像超分辨率主要是通過各種計算機算法，利用觀測到的低分辨率圖像重構高分

2、辨率圖像。它解決了提升硬件獲得高分辨率圖像帶來的工藝困難、成本高等問題，以其高質量的重建結果和低廉的成本，引起圖像處理領域的廣泛關注。本文針對自然圖像超分辨重建技術進行了研究，通過對基于稀疏表示的超分辨率重建算法的深入分析，提出基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建算法，并進行相關實驗對比論證。最后為了進一步提高重建圖像質量，本文針對基于稀疏表示重建算法中的后處理模型進行改進，提出一種全局和局部約束結合的后處理模型。本文主要研究內容如下：(

3、1)對超分辨率技術產生的背景、基本概念、意義以及其應用前景進行介紹，深入分析圖像的退化過程，并用數學方法對這一過程進行分析描述，建立圖像退化的數學模型。然后分析圖像超分辨率技術的國內外發(fā)展現(xiàn)狀，對三類超分辨率重建算法中比較經典和代表性的算法進行簡單介紹、總結，介紹了課題研究的難點，為之后的研究打下基礎。最后對超分辨率重建圖像的評價指標進行介紹和分析。(2)對信號與圖像稀疏表示的原理做了詳細闡述，介紹壓縮感知理論中三種稀疏表示方法，并對其

4、中基于過完備字典稀疏表示方法進行詳細介紹。然后詳細介紹了基于這種稀疏表示模型的重建算法原理，包括稀疏表示重建的約束條件，稀疏表示重建算法以及字典訓練算法。(3)對基于稀疏表示的超分辨率重建算法進行了深入研究，在此基礎上提出了基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建算法。在所提算法中，首先針對傳統(tǒng)的稀疏編碼方法易導致重建圖像中出現(xiàn)不正確幾何結構的現(xiàn)象，提出同時考慮字典非相關性和稀疏系數自相似性的稀疏編碼方法。然后，為了緩解在稀疏編碼方法中引入非