基于空間域正則化方法的圖像超分辨率技術(shù)研究.pdf

1、在圖像獲取過程中，受成像條件和成像方式的限制，所得到的圖像分辨率往往不能滿足實際應用的要求。如何提高圖像的空間分辨率，改善圖像質(zhì)量，一直以來都是圖像處理技術(shù)所致力解決的問題。多幀圖像超分辨率重建技術(shù)利用同一場景的多幅圖像之間的互補信息，采用信號處理的方法進行融合得到一幅高分辨率的圖像。這一技術(shù)能夠在不改變硬件設備條件的前提下實現(xiàn)高于系統(tǒng)分辨率的觀測，是一種提高圖像分辨率的經(jīng)濟有效方法，在眾多領(lǐng)域中具有非常廣闊的應用前景，近年來受到科技和

2、工程界的廣泛重視，因此對該技術(shù)的研究具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　本論文通過對圖像超分辨率重建技術(shù)的系統(tǒng)分析，以空間域正則化方法的超分辨率重建算法為主線，利用圖像的先驗信息，充分考慮圖像不同區(qū)域?qū)θ搜鄣囊曈X影響，研究發(fā)展了邊緣保持、圖像去噪的圖像模型，并在此基礎上相應地提出了一系列基于空間域正則化方法的多幅圖像超分辨率重建算法。論文取得的主要創(chuàng)新成果包括：
　　（1）分析了高階MRF（Markov Random Fie

3、lds）模型—專家場模型，并把該模型作為正則化項引入到超分辨率圖像重建中。針對該模型直接用于超分辨率重建中會模糊掉圖像部分邊緣的缺點，構(gòu)建了一種基于空間信息加權(quán)的專家場先驗模型并將其用于超分辨率重建。提出的方法利用曲率差算子對圖像空間結(jié)構(gòu)進行描述，并定義一個加權(quán)函數(shù)對專家場模型中通過訓練集學習得到的濾波器進行加權(quán)，達到在圖像的邊緣區(qū)減弱濾波器的濾波能力、在圖像的平坦區(qū)增強濾波器的濾波能力，最終實現(xiàn)在圖像超分辨率重建中能夠更好的抑制噪聲和

4、保持邊緣的效果。仿真和真實的超分辨率重建實驗結(jié)果表明，該方法能得到較好的圖像視覺效果和較高的峰值信噪比。
　?。?）分析了傳統(tǒng)沖擊濾波器在圖像增強中的性能，針對傳統(tǒng)沖擊濾波器對噪聲敏感的問題，引入了梯度矢量流場，分別用梯度矢量流場及其與圖像梯度的合力場來代替沖擊濾波器中的圖像梯度場，提出了兩種改進的沖擊濾波器模型。并對改進的模型進行了圖像去噪性能分析，實驗中發(fā)現(xiàn)，兩種模型都能夠很好的去除圖像的噪聲，但合力場模型相對于直接用梯度矢量

5、流場模型具有更好的增強效果，最后將兩種改進的模型作為正則化項引入到超分辨率圖像重建中。定性和定量的對比分析實驗均證明了改進的兩種沖擊濾波器模型用于超分辨率圖像重建的可行性和有效性。
　?。?）分析了全變分（TV，Total Variation）和四階偏微分方程（FPDE，F(xiàn)ourth Partial Differential Equation）在圖像去噪中的優(yōu)缺點，提出了一種基于混合偏微分方程的圖像超分辨率重建方法。該方法通過定義