基于稀疏表示的單幅彩色圖像超分辨率重建方法研究.pdf

1、圖像超分辨率重建的目的是根據(jù)單幅或者多幅低分辨率圖像,采用信號(hào)處理技術(shù),重建出高分辨率圖像,其可分為單幅圖像超分辨率重建和多幅圖像超分辨率重建,本文主要研究單幅圖像超分辨率重建?；谙∈璞硎镜某直媛手亟夹g(shù)是當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一,其關(guān)鍵技術(shù)包括稀疏矩陣的計(jì)算、詞典構(gòu)建以及相關(guān)后處理技術(shù)。本文在分析詞典構(gòu)建算法以及訓(xùn)練樣本集對(duì)重建質(zhì)量影響分析的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的基于稀疏表示的彩色圖像超分辨率重建方法,并對(duì)圖像后處理技術(shù)進(jìn)行了

2、研究。主要工作包括:
　　 1)詞典構(gòu)建算法性能驗(yàn)證。實(shí)現(xiàn)了兩種典型的詞典構(gòu)建算法,并進(jìn)行了性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明KSVD算法在恢復(fù)相似度和平均表示誤差這兩個(gè)指標(biāo)上均優(yōu)于MOD算法。
　　 2)訓(xùn)練樣本集及詞典構(gòu)建算法對(duì)超分辨率重建性能的影響分析。詞典的構(gòu)建需要樣本集的訓(xùn)練,訓(xùn)練集一般分為兩類:(1)自然圖像訓(xùn)練集;(2)與待重建圖像相關(guān)的訓(xùn)練集。將這兩種訓(xùn)練集分別利用KSVD和MOD算法構(gòu)建兩類詞典,并進(jìn)行超分辨率

3、重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于KSVD算法超分辨率重建的信噪比和相似度都高于MOD算法;訓(xùn)練集與待重建圖像越相近,信噪比和相似度就越高。
　　 3)改進(jìn)的基于稀疏表示的彩色圖像超分辨率重建方法。將低分辨率圖像的RGB模式轉(zhuǎn)換成YCbCr模式,利用KSVD算法構(gòu)建Y、Cb、Cr三通道詞典,分別對(duì)三個(gè)通道進(jìn)行圖像的超分辨率重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與單獨(dú)的Y分量重建以及R、G、B三通道重建方法相比較,本文算法重建的信噪比和相似度都有了提高。