序列圖像超分辨率復(fù)原技術(shù)的研究.pdf

1、超分辨率復(fù)原技術(shù)是指通過信號處理的方法，將退化降質(zhì)的低分辨率圖像重建為高質(zhì)的高分辨率圖像，這可彌補實際成像系統(tǒng)由于硬件實現(xiàn)條件和成本限制導(dǎo)致的分辨率不高的局限，并可有效的改善成像過程的退化降質(zhì)。超分辨率復(fù)原在模式識別、視頻處理、遙感圖像、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，是近年來圖像處理領(lǐng)域的熱點研究課題。 超分辨率復(fù)原最初只在頻域進行，但由于頻域法的觀測模型僅限于全局平移運動模型和LSI(線性移不變)模糊，其適用范圍受到很大限

2、制，目前研究多集中在空域。MAP(最大后驗估計)超分辨率復(fù)原是空域法中普遍采用的主流算法之一，其能靈活而魯棒的描述噪聲特性和空域先驗信息，具有全局最優(yōu)解存在、唯一等突出優(yōu)點。本文主要討論MAP超分辨率復(fù)原的相關(guān)問題。 對于MAP超分辨率復(fù)原框架的先驗?zāi)Ｐ晚?，本文提出一種邊緣保持自適應(yīng)先驗?zāi)Ｐ?，該先驗?zāi)Ｐ途哂羞吘壉３帜芰?、收斂速度快的特點，且其尺度和類型在實際應(yīng)用中可靈活調(diào)節(jié)。在MAP框架下，基于該模型分別導(dǎo)出了單圖像超分辨率復(fù)

3、原算法、選擇性圖像增強算法、圖像復(fù)原算法及高斯濾波算法。 針對傳統(tǒng)序列圖像MAP法的局限性，本文給出了一種時空聯(lián)合自適應(yīng)序列圖像超分辨率復(fù)原算法，時空聯(lián)合自適應(yīng)機制的引入使得算法在保持邊緣的同時可減小錯誤運動估計矢量對重建圖像質(zhì)量的影響。實驗表明，該算法具有重建質(zhì)量好、邊緣保持能力強、收斂速度快等特點。本文還給出了一種序列圖像幀迭代超分辨率復(fù)原算法框架。 為整合低分辨率退化成像過程涉及的亞采樣和模糊環(huán)節(jié)，給出了抽樣-模糊