圖像序列的超分辨率重建算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像的獲取過(guò)程中,不可避免的要受到諸多因素的影響,導(dǎo)致圖像質(zhì)量達(dá)不到應(yīng)用要求。由于受到硬件工藝的限制,如何采用軟件的方法提高圖像的分辨率受到很多研究者的注意。以往的圖像復(fù)原技術(shù)只是對(duì)單幅圖像進(jìn)行插值放大,復(fù)原能力有限,這就迫使研究人員尋找新的研究方向——基于序列圖像的超分辨率重建。
　　本論文針對(duì)序列圖像的超分辨率重建展開(kāi)研究,重點(diǎn)探究了由一個(gè)包含運(yùn)動(dòng)、模糊、下采樣、噪聲的低分辨率圖像序列重建出一幅高分辨率圖像的方法。論文的

2、研究成果主要包括以下幾點(diǎn):
　　1、實(shí)現(xiàn)了亞像素的圖像配準(zhǔn)算法。圖像配準(zhǔn)是超分辨率重建的第一步,只有達(dá)到亞像素的配準(zhǔn)精度才能通過(guò)融合圖像序列獲得高分辨率圖像。論文重點(diǎn)介紹了基于高斯金字塔的光流配準(zhǔn)算法,并給出了利用Lucas-Kanada算法求解光流修正值的迭代過(guò)程。實(shí)驗(yàn)中將高斯金字塔光流配準(zhǔn)算法與 keren配準(zhǔn)算法、Vandewalle頻域配準(zhǔn)算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明基于高斯金字塔的光流配準(zhǔn)算法可以達(dá)到較高的配準(zhǔn)精度。

3、>　　2、改進(jìn)了MAP超分辨率重建算法。在傳統(tǒng)的MAP算法中,總是假設(shè)每幀圖像的相對(duì)貢獻(xiàn)量相同,這將會(huì)影響重建效果。本文在傳統(tǒng) MAP算法的基礎(chǔ)上,引入了新的通道權(quán)值系數(shù),自適應(yīng)的調(diào)節(jié)每幀圖像的相對(duì)貢獻(xiàn)量。仿真結(jié)果顯示在含有結(jié)構(gòu)相異的圖像時(shí),改進(jìn)的算法仍能取得滿意的效果。
　　3、設(shè)計(jì)了一種魯棒性的超分辨率重建算法。該算法采用正交梯度算子構(gòu)造正則項(xiàng),并通過(guò)引入移位算子給出了基于正交梯度算子的正則項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)方法,同時(shí)從自適應(yīng)的角度選擇