基于正則化模型的圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，超分辨率重建方法在時下較為流行，并且具有極高的研究價值。該方法是對采集到的同一場景中多幅較低分辨率圖像，利用這些圖像中所附帶的信息結(jié)合重建算法估計出一幅或多幅高分辨率圖像的過程。本文對圖像超分辨率重建原理和過程進(jìn)行了詳細(xì)的分析，著重研究了重建模型中起關(guān)鍵作用的正則項以及調(diào)整正則項和保真項平衡效果的正則化參數(shù)，針對兩者的性能與對重建效果的影響，主要做了以下工作：
　?。?）提出一種基于范數(shù)的非凸正則化超分辨率重

2、建算法。本文首先詳細(xì)描述了圖像重建方法需要達(dá)到的要求，并對于范數(shù)正則化算子和正則項的選取方法進(jìn)行了深入的分析和實驗對比?？紤]到傳統(tǒng)的超分辨率重建過程中對圖像去噪和局部邊緣細(xì)節(jié)保持的相對不足，以及模型解的稀疏性問題，本文在范數(shù)重建算法框架下，結(jié)合BTV正則化方法提出了一種新的重建方法。針對非凸問題的求解，本文利用迭代重加權(quán)最小二乘法轉(zhuǎn)化，使其可以通過梯度下降法進(jìn)行最終求解，并對求解過程進(jìn)行了優(yōu)化，以一種基于范數(shù)正則化算子的圖像快速超分辨率

3、重建方法改善其迭代效率。此方法較好地結(jié)合了 BTV正則化方法的雙邊濾波原理與范數(shù)正則化算子的稀疏性對大自然圖像的超分辨率重建。實驗結(jié)果表明，對比Tikhonov、TV、BTV正則化方法，本文提出的改進(jìn)算法在直觀視覺體驗與量化的圖像處理評價指標(biāo)上都有一定的提升。
　?。?）一個好的圖像超分辨重建算法需要一個可以針對圖像不同區(qū)域適應(yīng)度相符的正則化參數(shù)。在傳統(tǒng)的重建算法中，對于正則化參數(shù)的選取，大多是采用經(jīng)驗選取的方法，通過幾次重建結(jié)果