基于多尺度幾何分析的圖像超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、在圖像獲得的過程中,常常會受到大氣模糊、光學扭曲、運動模糊和噪聲等因素影響,導致圖像的分辨率降低。人們對高分辨率圖像的需求,推動著圖像超分辨率重建技術(shù)的發(fā)展。本文正是以退化圖像為研究對象,采用多尺度幾何分析的方法,研究了圖像超分辨率重建技術(shù),主要工作如下:
　　研究了圖像的觀測模型與退化模型之間的對應關系,利用Contourlet變換能夠用不同尺度、不同方向的子帶更準確地捕獲圖像的輪廓信息的優(yōu)點,改進了一種基于Contourlet

2、變換的圖像超分辨率重建方法。該方法先采用SIFT特征匹配進行圖像配準,對配準后的圖像進行Contourlet變換;對于Contourlet變換后所得的低頻部分,采用加權(quán)平均法獲得Contourlet逆變換的低頻系數(shù);對于Contourlet變換后所得的高頻部分,比較相同尺度相同方向上對應高頻系數(shù)方差的大小,分別留取方差較小的系數(shù)作為Contourlet逆變換的高頻系數(shù)。利用新得到的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)進行Contourlet逆變換。再對得

3、到的圖像再進行雙三次差值和雙邊濾波,最終獲得一幅分辨率較高的新圖像。通過仿真實驗驗證,改進的方法達到了明顯的重建效果,并具有較低的計算復雜度和令人滿意的穩(wěn)定性。
　　提出了一種基于Curvelet變換的圖像超分辨率重建方法。通過對圖像退化模型的分析和研究,先獲得低分辨率圖像集,主要采用SIFT特征點匹配進行圖像配準。對配準后的圖像進行Curvelet變換,對于Curvelet變換后所得的Coarse尺度層系數(shù),采用加權(quán)平均法進行處

4、理得到Curvelet逆變換的Coarse尺度層系數(shù);對于Curvelet變換后所得的Detail尺度層系數(shù),分別比較相同方向上對應的Detail尺度層系數(shù)的大小,留取絕對值較大的系數(shù)作為相應方向Curvelet逆變換的Detail尺度層系數(shù);對于Curvelet變換后所得的Fine尺度層系數(shù),比較Fine尺度層系數(shù)模的方差的大小,取方差較小的系數(shù)作為Curvelet逆變換的Fine尺度層系數(shù)。將新得到的Coarse尺度層系數(shù)、Deta