面向序列圖像的超分辨率重建算法研究.pdf

1、隨著人們對(duì)圖像分辨率要求的提高，現(xiàn)有成像設(shè)備的分辨率往往不能滿足要求，因?yàn)樵跀?shù)字圖像的獲取過程中，成像傳感器固有的采樣頻率限制了圖像的分辨率。為了獲得更高分辨率的圖像而從硬件方面改善需要很高的成本，于是如何利用經(jīng)濟(jì)可行的軟件方法提高圖像的分辨率受到了廣泛的關(guān)注。利用序列低分辨率圖像的信息進(jìn)行超分辨率重建能夠得到比較令人滿意的高分辨率圖像。超分辨率重建方法已經(jīng)成為這一領(lǐng)域目前研究的熱點(diǎn)。
　　本文主要針對(duì)序列圖像之間運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)和

2、超分辨率重建算法這兩個(gè)方面展開了研究。對(duì)于運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)本文首先利用塊運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，研究并實(shí)現(xiàn)了多種搜索算法尋找最佳匹配塊，從而估計(jì)出運(yùn)動(dòng)參數(shù)。但由于此算法對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)不能估算到亞像素級(jí)，精度不夠高，于是本文研究并實(shí)現(xiàn)了多種亞像素圖像配準(zhǔn)算法并提出了兩種改進(jìn)算法，分別是基于互相關(guān)的改進(jìn)亞像素圖像配準(zhǔn)算法，基于Lucchese和去混疊的改進(jìn)亞像素圖像配準(zhǔn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于互相關(guān)的改進(jìn)亞像素圖像配準(zhǔn)算法與傳統(tǒng)的相位相關(guān)方法相比，在保證精

3、度的同時(shí)大大縮短了計(jì)算時(shí)間?；贚ucchese和去混疊的改進(jìn)亞像素圖像配準(zhǔn)算法估計(jì)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)精度更高，誤差更小。
　　對(duì)于超分辨率圖像重建，本文對(duì)POCS方法進(jìn)行了深入研究，針對(duì)用基本POCS算法重建的高分辨率圖像中出現(xiàn)的邊緣缺陷分析了原因，并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了改善邊緣質(zhì)量的POCS超分辨率圖像重建算法，在迭代過程中引入巴特沃斯低通濾波器對(duì)重建圖像進(jìn)行平滑處理，弱化了邊緣的界限，使邊緣能更好地適應(yīng)凸集約束，改善了重建圖像的