一類基于LLT模型的超分辨率圖像重建方法.pdf

1、在許多數(shù)字圖像的應用中,人們希望獲取高分辨率的圖像。但由于技術(shù)的限制,人們獲得圖像的分辨率較低,這些低分辨率圖像不能滿足實際的需要。超分辨率圖像重建是利用多幅低分辨率圖像包含高分辨率圖像的不同信息來重建高分辨率圖像。超分辨率圖像重建的概念自1984年提出以來,各國學者對其進行了深入的研究。超分辨率圖像重建的研究重點有:高精度的運動配準算法,穩(wěn)定有效的重建算法,超分辨率圖像重建的實時處理算法等。穩(wěn)定有效的重建算法是本文研究的重點。

2、　　 1992年,Rudin,Osher和Fatemi提出了ROF圖像復原模型,它可以在消除噪聲的同時保持圖像的邊緣?；谧兎制⒎址匠痰膱D像復原方法得到了關(guān)注和迅速發(fā)展。但是ROF模型存在“階梯效應”的缺點并且計算也較為復雜,因此大量的修正模型及快速計算方法被提出來克服這些缺點。
　　 本論文主要研究如何結(jié)合具有良好性質(zhì)的LLT模型和一類快速優(yōu)化算法來進行超分辨率圖像重建工作,使得我們能獲得穩(wěn)定有效的重建算法。全文由如下四章

3、組成。
　　 第一章簡要介紹了超分辨率圖像重建的基本知識和方法,以及變分偏微分方程方法在圖像復原領(lǐng)域中的優(yōu)勢。
　　 第二章介紹了一些數(shù)學基礎(chǔ)知識,它們是利用變分偏微分方程方法進行超分辨率圖像重建的理論基礎(chǔ)和計算工具。
　　 第三章先介紹了Bregman迭代方法,然后將分裂Bregman迭代方法與LLT模型相結(jié)合提出了求解超分辨率圖像重建的算法,并證明了算法的收斂性,最后進行了數(shù)值實驗,實驗結(jié)果表明該方法穩(wěn)定有效