正則化超分辨率圖像重建算法研究.pdf

1、超分辨率圖像重建（Super-resolution Reconstruction，SRR）是在現(xiàn)有的低分辨率成像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)利用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，從一系列低分辨率觀測(cè)圖像中構(gòu)造出一幅或多幅細(xì)節(jié)更為豐富的高分辨率圖像的技術(shù)。超分辨率圖像重建技術(shù)是一種經(jīng)濟(jì)且易于實(shí)現(xiàn)的圖像分辨率提高方法，因而在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，已成為目前圖像恢復(fù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。其中，快速有效的重建算法、高精度的圖像配準(zhǔn)算法等，是超分辨率重建研究的重點(diǎn)和難

2、點(diǎn)。
　　 本文以圖像重建數(shù)學(xué)模型和超分辨率空域重建算法為研究主線，重點(diǎn)研究了基于MAP 正則化的超分辨率重建算法，詳細(xì)介紹了算法的基本原理，對(duì)于其中的代價(jià)函數(shù)和正則化約束項(xiàng)的選取方法進(jìn)行了深入的分析和實(shí)驗(yàn)對(duì)比?？紤]到當(dāng)SR 重建中所能用到的低分辨率圖像較少時(shí)，會(huì)對(duì)重建的質(zhì)量產(chǎn)生影響，本文在L1 范數(shù)重建算法框架下，提出了一種新的代價(jià)方程，在其中增加了關(guān)于丟失的低分辨率觀察信息的保真度項(xiàng)和正則化項(xiàng)。該方法同時(shí)對(duì)高分辨率圖像和丟失

3、的觀察信息進(jìn)行迭代估計(jì)，并利用交替最小方法求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在獲取低分辨率圖像較少的情況下，提出的算法能夠較好的改進(jìn)重建的結(jié)果。
　　 正則化參數(shù)的選取對(duì)于重建結(jié)果和重建速度都有著重要的作用。在傳統(tǒng)的重建算法中，對(duì)于正則化參數(shù)的選取，大多是采用經(jīng)驗(yàn)選取的方法，通過(guò)幾次重建結(jié)果的比對(duì)選取正則化參數(shù)。本文對(duì)于現(xiàn)有的正則化參數(shù)的選取方法策略進(jìn)行了詳細(xì)的討論和分析，在已有的基于比例和基于L 曲線的參數(shù)選取方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)于實(shí)驗(yàn)得到