單幅圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、在現(xiàn)實生活中，受成像設(shè)備等各種因素的影響，高分辨率的圖像經(jīng)常無法得到。而通過革新硬件技術(shù)以提高圖像分辨率的成本較高，且涉及到的部分核心技術(shù)難題短時間內(nèi)難以攻克，所以利用軟件和算法提高圖像的分辨率具有重要意義。采用信號處理技術(shù)由一幅或序列低分辨率圖像獲取符合需求的高分辨率圖像的過程稱為圖像的超分辨率重建。由于數(shù)字信號處理技術(shù)的成熟完善和該技術(shù)無需更換已有硬件設(shè)備的特性，使得圖像超分辨率重建在成本和技術(shù)上均有很大優(yōu)勢，因此在圖像編碼、視頻監(jiān)

2、控、醫(yī)學(xué)診斷、衛(wèi)星遙感和高清電視等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相對于序列圖像的超分辨率重建，單幅圖像的超分辨率重建技術(shù)無需相同場景下的多幅低分辨率的圖像，只需當(dāng)前場景中的一幅低分辨率圖像就可重構(gòu)出同一場景下的高分辨率圖像，在實際應(yīng)用中能更加貼合需求。因此，本文針對單幅圖像的超分辨率重建技術(shù)進(jìn)行探究。
　　首先介紹了插值算法和核嶺回歸算法等目前較為經(jīng)典的幾種圖像超分辨率重建算法的原理和方法，分析了它們的性能特點，并通過實驗仿真進(jìn)行對比分析。

3、由對比可知，插值算法運算簡單，但重建圖像對細(xì)節(jié)平滑較多，邊緣模糊有鋸齒。適用于待處理圖像細(xì)節(jié)信息較少但實時性要求較高的場合。核嶺回歸算法用于圖像超分辨率重建時對主邊緣明顯的圖像有較好的重建效果，而對包含較多細(xì)小邊緣的圖像效果較差，且算法耗時較長。針對這些算法的優(yōu)劣，本文提出了一種基于二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的新的單幅圖像超分辨率重建算法。
　　二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能自適應(yīng)地將圖像分解為頻率不同的幾層，且分解出的第一層包含了圖像的主要邊緣細(xì)節(jié)信

4、息，后幾層中的細(xì)節(jié)信息逐漸減少，最后的殘余項僅剩亮度信息和大致走向。利用這一優(yōu)勢，提取出圖像包含主邊緣的第一層并用核嶺回歸算法對其進(jìn)行重建，以保障重建圖像質(zhì)量；后幾層用組合插值方法進(jìn)行重建，以減少算法用時。同時對本文算法進(jìn)行大量的仿真實驗，并和其它幾種算法做對比分析。
　　由實驗結(jié)果和分析可知，當(dāng)圖像被二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法分為4層時，圖像的重建效果和運算耗時達(dá)到最優(yōu)。實驗對比表明本文算法充分結(jié)合了核嶺回歸算法、插值算法和二維經(jīng)驗?zāi)?/p>