序列圖像超分辨率重建關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、如今序列圖像超分辨率復(fù)原成為圖像領(lǐng)域的研究熱點。其主要思想是利用各幀間有相對運動的同一場景的序列低分辨率圖像來重構(gòu)出超分辨率圖像。而精確的亞像素配準(zhǔn)可以保證兩幅圖像之間在空間和灰度特征上的映射關(guān)系的過程，它的準(zhǔn)確程度決定了超分辨率結(jié)果的好壞。為此本文針對超分辨率問題中的兩個核心領(lǐng)域--配準(zhǔn)、重建，在總結(jié)前人的研究成果上做了深入的研究，提出了改進算法，旨在高速、高效的實現(xiàn)圖像的超分辨率重建。本文的主要研究工作主要包括如下幾個方面：

2、　　 1)許多傳統(tǒng)的配準(zhǔn)只考慮幾何變換，為了改進這種缺點本文提出了基于幾何和光度混合仿射模型的配準(zhǔn)迭代算法。該方法不僅具有亞像素級的配準(zhǔn)精度和較強的穩(wěn)健性，而且使得重建圖像的亮度得到了保持，使得配準(zhǔn)模型更加完善。最后利用小波金字塔的多尺度表示提高配準(zhǔn)的精度，降低了時間復(fù)雜度。用一組模擬圖像和一組真實影像分別作實驗，其重建結(jié)果好，并且信噪比和結(jié)構(gòu)相似度有了較大地提高。
　　 2)初值選取的好壞直接影響到序列圖像超分辨率重建的效果

3、。針對傳統(tǒng)以插值結(jié)果作為初值的超分辨率重建效果不佳的問題，提出了結(jié)合核嶺回歸和圖像先驗?zāi)Ｐ偷男蛄谐直媛手亟ǖ某踔涤嬎惴椒?。該算法包括兩部分?1)對序列圖像中的任意一幅，采用核匹配追蹤(KMP)和梯度下降的方法，降低了核嶺回歸問題的時間復(fù)雜度。(2)為了解決正則化引起的振鈴效應(yīng)，用圖像先驗?zāi)Ｐ瓦M行后續(xù)加工。實驗表明該方法的重建結(jié)果清晰，當(dāng)重建倍數(shù)較高的時候細節(jié)得到了很好的保持，同時重建效率較高。
　　 3)利用matlab語言