基于稀疏表示的超分辨率重建算法及應(yīng)用研究.pdf

1、圖像超分辨率(Super-Resolution，SR)重建是指由輸入的一幅或同一場景多幅低分辨率圖像重建出一幅高分辨率圖像的技術(shù)?？朔送ㄟ^硬件獲得高分辨率圖像成本高的不足，在提升圖像質(zhì)量，改善圖像視覺效果等方面有著重要意義?；谙∈璞硎镜某直媛手亟ǚ椒ㄊ悄壳氨容^流行的一種方法，這類方法存在著重建結(jié)果過分依賴選擇的樣本圖像，沒有充分利用待重建的低分辨率圖像自身包含的先驗(yàn)知識的問題，導(dǎo)致重建圖像帶有明顯的人工痕跡，重建效果不佳。針對目前

2、基于稀疏表示的超分辨率重建方法存在的這種問題，本文通過充分發(fā)掘待重建的低分辨率圖像自身所蘊(yùn)含的先驗(yàn)信息，僅借助待重建的低分辨率圖像自身實(shí)現(xiàn)了分辨率的提升。主要工作如下:
　　1)提出一種基于自相似性和稀疏表示的圖像超分辨率重建算法?；趫D像自身存在的相同尺度和不同尺度的相似結(jié)構(gòu)，算法聯(lián)合稀疏K-SVD字典學(xué)習(xí)方法和非局部均值方法將蘊(yùn)含在待重建的低分辨率圖像中的有效信息以正則項(xiàng)的形式加入到最大后驗(yàn)概率估計(jì)框架中，然后，采用梯度下降法

3、求解算法構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)，重建出高分辨率圖像。實(shí)驗(yàn)表明，與經(jīng)典的算法相比，本文算法在視覺效果和評價(jià)指標(biāo)上都有一定的提高。
　　2)針對基于K-SVD字典學(xué)習(xí)的超分辨率重建算法存在的不足，本文提出一種基于稀疏K-SVD的圖像超分辨率重建算法，并將其應(yīng)用于車牌圖像的超分辨率重建。首先，以待重建的低分辨率車牌圖像及其降采樣作為字典訓(xùn)練的樣本，提高了字典和待重建的低分辨率車牌圖像的相關(guān)性，并采用稀疏K-SVD方法進(jìn)行訓(xùn)練獲得高低分辨率字典對