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1、基于回歸與圖像自相似的單幅圖像超分辨率基于回歸與圖像自相似的單幅圖像超分辨率SingleImageSuperresolutionBasedonRegressionImageSelfsimilarity學(xué)科專業(yè):運(yùn)籌學(xué)與控制論研究生:盧芳芳指導(dǎo)教師:王宏副教授天津大學(xué)理學(xué)院二零一六年六月摘要超分辨率重建是利用單幅或多幅帶有亞像素位移的低分辨率圖像借助圖像模型和降質(zhì)先驗(yàn)等進(jìn)行超分辨率的重構(gòu)進(jìn)而得到高分辨率圖像,并在眾多的圖像應(yīng)用領(lǐng)域中扮演著
2、重要的角色,如:遙感、軍事、醫(yī)學(xué)成像、公共安全等等。超分辨率重建在數(shù)學(xué)上是一個(gè)不適定的逆問題,對(duì)其研究一直沒間斷過。目前超分辨率的重建主要有基于插值、基于重構(gòu)和基于學(xué)習(xí)三種方法。本文圍繞基于圖像自相似與回歸學(xué)習(xí)映射關(guān)系的單幅圖像超分辨率方法進(jìn)行展開。本文主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)包括:(1)提出一種利用圖像塊自相似性和對(duì)非線性映射擬合較好的支持向量回歸模型的單幅超分辨率算法。該方法不使用外部圖像訓(xùn)練庫(kù),而是通過建立圖像金字塔得到訓(xùn)練庫(kù),并假設(shè)低
3、分辨率相似塊和其對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像塊的中心像素之間的映射關(guān)系相同,利用支持向量回歸模型學(xué)習(xí)映射關(guān)系。最后對(duì)其進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)及相關(guān)分析,并與幾個(gè)經(jīng)典超分辨率方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的算法能夠很好的實(shí)現(xiàn)圖像的超分辨率重建,特別是對(duì)紋理結(jié)構(gòu)相似度高的圖像具有更好的重構(gòu)效果。(2)針對(duì)支持向量回歸在此方法中的不足之處又提出了一種基于直接稀疏核回歸的單幅圖像超分辨率方法,尋找“更優(yōu)”的支持向量,使得相似塊的權(quán)重分配更接近實(shí)際情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)
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