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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著當(dāng)今科技的發(fā)展,人們對(duì)得到圖像的質(zhì)量要求越來(lái)越高。為了使得到的圖像能夠達(dá)到要求,人們希望以軟件的算法提高成像質(zhì)量代替昂貴的成像設(shè)備的改善。許多研究者對(duì)超分辨率圖像重建技術(shù)展開(kāi)研究,即是指從一幅或一系列觀測(cè)得到的低分辨率退化圖像中估計(jì)恢復(fù)得到一幅清晰的高分辨率圖像的分辨率增強(qiáng)技術(shù),可以分為單幀和多幀的圖像重建,目前在許多方面都得到了廣泛的應(yīng)用。
小波變換作為信號(hào)處理一種強(qiáng)力的新手段,其優(yōu)點(diǎn)在于它在信號(hào)處理過(guò)程中,在時(shí)域和
2、頻域同時(shí)都具有良好的局部變換。在之前的研究中,有學(xué)者已經(jīng)提出基于小波變換的超分辨率圖像重建算法并取得較好的效果。沿著這條思路,作者希望將多尺度幾何工具引入到圖像超分辨率重建技術(shù)中,所以本文主要研究了基于Contourlet變換的圖像超分辨率重建算法。本文主要工作如下:
(1)提出了基于Contourlet變換和SAI(Soft-decision adaptive interpolation)算法的單幀圖像超分辨率重建方法。
3、該方法利用Contourlet變換在圖像處理中對(duì)圖像的邊緣信息和細(xì)節(jié)信息良好的捕捉特性,以及SAI算法在圖像分辨率的增強(qiáng)過(guò)程中對(duì)圖像細(xì)節(jié)信息良好的保持特性。實(shí)驗(yàn)仿真表明提出的算法具有較好的效果。通過(guò)對(duì)提出算法的分析,文章提出另一種基于Contourlet變換和SAI算法的單幀圖像重建方法,低頻修正的方法,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果同樣證明了該算法的合理性和可行性;
(2)提出了基于Contourlet變換和POCS(Projection
4、 Onto Convex Set)相結(jié)合的序列圖像超分辨率重建方法。POCS是序列圖像重建技術(shù)中的經(jīng)典算法,該方法的優(yōu)點(diǎn)是:可以方便地加入物體的先驗(yàn)信息,也可以很好地保持高分辨率圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。因此提出的算法結(jié)合POCS的特點(diǎn)以及Contourlet變換在圖像處理過(guò)程中的良好特性進(jìn)行序列圖像重建。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真分析并與其它的算法進(jìn)行對(duì)比可以看到提出的算法在主觀視覺(jué)效果以及PSNR方面都具有較好的效果;
(3)提出了基于Co
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