基于自相似性約束下稀疏表示的圖像超分辨率算法研究.pdf

1、在日常生活中，圖像對(duì)我們來說是必不可少的。由于成像系統(tǒng)中硬件設(shè)備的限制，我們往往得不到期望的高分辨率的圖像。通過改善成像系統(tǒng)中的硬件設(shè)備來提高圖像分辨率的方法，成本往往會(huì)很高。因此，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來提高圖像分辨率有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。圖像超分辨率重建技術(shù)是解決上述問題經(jīng)濟(jì)而有效的方法之一。它是利用一幅或者一組低分辨率圖像重建生成高分辨率圖像。圖像超分辨率重建技術(shù)已被廣泛用于軍事，個(gè)人圖像處理，醫(yī)學(xué)圖像處理，公共安全，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域

2、，受到許多國(guó)家研究人員的廣泛關(guān)注。
　　本文首先簡(jiǎn)要討論了稀疏表示模型以及基本原理，對(duì)稀疏表示理論中幾個(gè)比較經(jīng)典的分解算法和字典構(gòu)建方法的原理、實(shí)現(xiàn)方法以及各種算法的特性進(jìn)行了詳細(xì)的討論和分析。
　　然后詳細(xì)分析了經(jīng)典的基于稀疏表示的圖像超分辨率重建算法。通過分析我們得到利用該算法得到最優(yōu)化系數(shù)只滿足低分辨率圖像重建的要求，并不一定保證高分辨率圖像重建的準(zhǔn)確性，而我們?cè)诼?lián)合字典訓(xùn)練時(shí)要求稀疏系數(shù)同時(shí)要滿足高低分辨率圖像重建的

3、準(zhǔn)確性。因此我們給出了在圖像自相似性約束下稀疏表示的圖像超分辨率的算法，我們利用圖像的自相似性通過輸入的低分辨率圖像得到相對(duì)應(yīng)的粗略先驗(yàn)高分辨率圖像，然后將這先驗(yàn)高分辨率圖像作為約束條件加入到原算法求解稀疏系數(shù)的公式中，從而使求得的稀疏系數(shù)是滿足低分辨率圖像重建和高分辨率圖像重建的最優(yōu)系數(shù)，進(jìn)而提高了重建圖像的質(zhì)量。
　　最后，針對(duì)基于稀疏表示圖像超分辨率重建算法由于在計(jì)算最優(yōu)化系數(shù)時(shí)需花費(fèi)大量時(shí)間這一問題，我們先設(shè)計(jì)了利用圖像塊