視頻監(jiān)控圖像超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、目前在遙感成像、醫(yī)療診斷和公共安防等領(lǐng)域中,需要通過高分辨率的圖像獲得更多的細節(jié)信息,但是由于圖像采集設(shè)備的分辨率限制,會使數(shù)字圖像的清晰度受到影響。圖像超分辨率重建是解決該問題的一種有效手段,它利用多幅低分辨率圖像之間亞像素級的非冗余信息重建出一幅或幾幅高分辨率的圖像。
　　 圖像超分辨率重建由三個基本環(huán)節(jié)構(gòu)成:圖像配準、插值重建和圖像復(fù)原,本文在對超分辨率重建技術(shù)進行分析和研究的基礎(chǔ)上,從這三個環(huán)節(jié)出發(fā),圍繞基于規(guī)范化卷積的

2、非均勻插值重建算法,在運動目標跟蹤、圖像配準以及調(diào)制傳遞函數(shù)(MTF,Modulation Transfer Function)估計等方面展開研究:
　　 1)基于顏色和邊緣信息的均值漂移(MeanShift)目標跟蹤算法。在視頻監(jiān)控圖像中,目標與背景的運動形式通常不一致,針對這種情況,本文給出了一種改進的MeanShift跟蹤算法,提取各幀中的運動目標,使圖像之間的運動關(guān)系由局部運動轉(zhuǎn)換為全局運動。與傳統(tǒng)的MeanShift跟

3、蹤算法相比,改進算法通過顏色和邊緣信息共同表征目標,提高了跟蹤結(jié)果的準確性,為配準算法提供了迭代初始值。
　　 2)改進的6參數(shù)Keren圖像配準算法?？紤]到基于剛體變換的傳統(tǒng)Keren配準算法并不能很好的反應(yīng)實際情況中圖像之間的運動關(guān)系,本文將算法中的3參數(shù)剛體變換模型轉(zhuǎn)化為6參數(shù)仿射變換模型,使圖像在發(fā)生大角度旋轉(zhuǎn)或者尺寸變化時,配準算法依然能得到準確的結(jié)果。
　　 3)基于刃邊法的盲圖像復(fù)原算法。本文在圖像復(fù)原階段