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基于自回归模型的视频信号插值方法研究

作　者: 侯翠翠
导　师: 干宗良
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像放大图像插值自回归模型方向插值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 7次
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内容摘要

随着多媒体通信和信息处理技术的发展,人们对图像质量的要求越来越高。然而,受通信带宽的限制(如无线条件下),获得的图像的质量往往很低,难以满足人们的需要。图像插值技术能够简单、快速的提高图像的质量。因此,它被广泛地应用到图像处理的各种邻域,如图像放大、图像修补、图像去隔行。本文主要研究插值算法在图像/视频放大上的应用。首先,简要介绍了图像插值算法近期的研究成果。然后,根据图像的自回归模型(AutoRegressiveAR),从空域和时空域的图像/视频信号自回归模型两个方面,研究视频信号的内插放大方法。本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于空域AR模型的图像插值重建算法:用SAI(Soft-DecisionAdaptiveInterpolation)算法插值结果作为初始值,采用EM(ExpectationMaximization)估计算法估计AR模型参数,进而求出图像插值。实验表明:所提出算法的PSNR值比SAI算法提高了0.23dB～0.38dB,同时改善了图像的主观视觉效果。(2)提出了两种基于时空域AR模型的视频插值重建算法:一种算法仍采用SAI算法提出的AR模型,利用时空域内的冗余信息来估计AR模型参数,求出图像插值。实验表明:该改进算法的PSNR值比SAI算法提高0.27dB～0.39dB,同时得到了较好的主观视觉效果。另外一种算法提出了一种新的STAR(Spatio-TemporalAR)模型,它由当前帧内的4个像素点和相邻帧内的4的像素点构成,再通过估计STAR模型参数求出图像插值。实验表明:该改进算法能够改善视频的主观视觉效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-14
  1.1 引言  8
  1.2 研究现状  8-11
  1.3 应用前景  11-12
  1.4 本文的主要工作及内容安排  12-14
第二章几种典型的图像插值算法的介绍  14-28
  2.1 双立方插值算法  14
  2.2 基于边缘方向的图像插值算法的理论基础  14-15
    2.2.1 图像的局部几何对偶性  14-15
    2.2.2 空域AR 模型  15
  2.3 基于边缘方向的图像插值算法的典型方案  15-27
    2.3.1 一种基于边缘方向的插值算法  16-18
    2.3.2 一种基于导向滤波和数据融合的边缘方向图像插值算法  18-21
    2.3.3 SAI 插值算法  21-27
  2.4 本章小结  27-28
第三章基于空域AR 模型的插值重建算法  28-38
  3.1 引言  28
  3.2 EM 算法  28-29
  3.3 基于EM 算法的插值过程  29-34
    3.3.1 EM 算法的引出  29
    3.3.2 基于EM 算法插值的第一步  29-32
    3.3.3 基于EM 算法插值的第二步  32-34
  3.4 基于空域AR 模型的插值重建算法的实验结果及分析  34-36
    3.4.1 从客观PSNR 值评价算法性能  34
    3.4.2 从主观效果评定算法性能  34-36
  3.5 本章小结  36-38
第四章基于时空域AR 模型的插值重建算法  38-56
  4.1 引言  38
  4.2 基于时空域的AR 模型参数估计插值重建算法  38-40
    4.2.1 图像序列的非局部自相似  38-39
    4.2.2 AR 模型参数估计过程  39-40
  4.3 基于时空域的AR 模型参数估计插值重建算法的仿真结果及分析  40-44
    4.3.1 客观PSNR 值评价算法性能  40-42
    4.3.2 主观视觉效果评价算法性能  42-44
  4.4 基于时空域AR 模型的插值重建算法  44-53
    4.4.1 STAR 模型  44-45
    4.4.2 第一步插值过程  45-49
    4.4.3 第二步插值过程  49-53
  4.5 基于时空域AR 模型的插值算法的仿真结果及分析  53-55
  4.6 本章小结  55-56
第五章总结与展望  56-58
  5.1 总结  56
  5.2 展望  56-58
致谢  58-59
参考文献  59-62
攻读硕士期间的工作成果  62

基于自回归模型的视频信号插值方法研究

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