超分辨率重建中若干问题的研究(可复制论文).pdf

摘要在某些场合,由于物理条件的限制,人们获得图像的分辨率较低,而这些低分辨率图像不能很好地满足实际需要,于是人们希望采用多幅低分辨率图像来重建超分辨率图像。超分辨率图像的重建主要利用低分辨率图像之间存在着像素内位移,而这些不同位移的低分辨率图像均含有原始高分辨率图像的信息,这也是超分辨率图像重建的依据。超分辨率概念自年提出以来,各国学者对其进行了深入的研究,高精度的运动配准算法,盲超分辨率,稳定有效的重建算法,超分辨重建的实时处理算法一直超分辨率重建研究课题中的重点和难点。本论文对于超分辨率重建中的若干问题进行了研究:杂诘头直媛释枷窦湎袼啬谂渥迹岢隽艘恢只诘头直媛释枷癫逯档姆旨犊匹配像素内配准技术。该算法利用图像像素内位移的点与附近整数像素点的关系,采用参考图像近似插值出像素内位移的图像,并采用分级块匹配和际趵唇信渥疾问的优化,算法具有快速和高精度的特点;该算法跟传统泰勒级数展开法和内插分级块匹配算法相比,算法复杂度低,配准精度高。直媛手亟ㄊ遣√侍獾墓孀蓟蠼夤蹋杂赥嬲轮亟ǎ出一种不需要迭代的高效重建算法。该算法主要采用了矩阵求逆引理和块对角矩阵求逆性质,将重建过程中大型矩阵的求逆转化为块对角小矩阵的求逆和扑悖苊饬瞬用多次迭代算法,在重建过程中同时实现降晰函数的反卷积和多幅低分辨率图像的融合,算法几近可实时完成。孀蓟亟ㄖ泄孀蓟问淖既饭兰平ǜ行Ц纳浦亟ㄍ枷竦闹柿浚杂诓捎广义交叉验证法兰撇问募扑闾岢隽艘恢钟行У募扑惴椒ā8盟惴ǘ杂诓问索过程中每一个点的档募扑憬蟹治龊屯频迹贸鲆桓龇堑墙频募算方法,计算的效率优于现有的梯度迭代算法和统计迹估计器相结合计算方法。杂诔直媛手亟ㄖ薪滴问墓兰撇捎肎法,采用分步迭代的方法进行多变量的搜索,对于每步中档募扑愕汲鲆恢钟行У募扑惴椒ā
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疃悠档某直媛手亟ň哂屑涔惴旱挠τ眉壑担怯捎谠诨疃氖悠抵存在着多个局部运动,因而超分辩率重建过程就更为复杂。本文提出一个概率法低分辨率视频超分辨率重建的算法框架,采用分级块匹配进行低分辨率帧之间的像素内配准估计,在惴ㄏ陆谐直媛手亟ǎ⒉捎梅旨侗匆端狗椒ń兄亟ㄋ惴ㄖ懈鞲霾数的估计。关键词:超分辨率,像素内配准,广义交叉验证法,规准化,分级贝叶斯
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签名:褥日期:?·。多日期:加占..彤研究成果声明关于学位论文使用权的说明日期:《..果,也不包含为获得中国科学院电子学研究所或其它教育机构的学位布学位论文的全部或部分内容C苎宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑。本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。本人完全了解中国科学院电子学研究所有关保留、使用学位论文的规定,其中包括:①电子所有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②电子所可以采用影印、缩印或其他复制手段复制并保存学位论文;③电子所可允许学位论文被查阅或借阅;④电子所可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤电子所可以公
等方面都存在着重要的前景。第一章引言什么是超分辨率图像重建在数字成像系统中,分辨率【通常指两个方面:一个是成像系统的分辨率,与成像过程中的光学系统有关,传统上采用瑞利物理判据来决定分辨率的数值;另一个指的是显示或者硬拷贝输出图像的像元总数,如数码相机的分辨率通常指相机中:电荷耦合器件酒舷袼氐亩嗌伲直媛手亟ḿ际旨在同时改善这两个方面的分辨率。在很多的应用场合中,往往需要高分辨率的图像。这从某种角度上就需要具有理想的点扩展函数的成像光学系统以及高密度单元的图像传感器,然而在现有的技术水平下,制作这样的数字成像系统,除了价格高昂外,还存在着很多物理上的限制,一方面光学系统的点扩展函数是客观存在的;另一方面随着单位面积上的传感器数目的密度增加引入的噪声也增加口拗屏烁呙芏鹊ピ5耐枷翊ǜ衅鞯闹谱鳌!由于存在这些客观原因,人们开始求助于数字图像处理技术,希望通过对获得的低分辨率图像进行处理以后,一方面能够对成像光学系统的点扩展函数进行反卷积,去除光学系统的影响;另一方面能够获得显示图像的像元总数增加,同时也希望在处理过程中去除相应的成像系统的噪声等。通过这些处理以后,图像的分辨率得到了改善,但获得的并不一定是真实的高分辨率图像,而是对真实高分辨率图像的某种估计,因而通常称所获得的图像为超分辨率图像,相应处理过程为超分辨率图像重建。超分辨率图像重建的研究意义超分辨率图像重建应用领域及其宽广,在军事,医疗,工