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视频序列超分辨率算法研究与实现

作 者: 李云
导 师: 黄东军
学 校: 中南大学
专 业: 计算机技术
关键词: 视频序列 超分辨率技术 学习算法 系统设计
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 42次
引 用: 0次
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内容摘要


视频超分辨率技术是将多个低分辨率视频序列的信息进行融合的技术,目的在于重建一个高分辨率的视频序列。视频超分辨率分为两个部分:空间超分辨率和时间超分辨率。空间超分辨率可以将图像进行超分辨率复原,而时间超分辨率可以复原那些已经丢失的时间上的相关信息。而现在广泛使用的摄像机无论空间分辨率还是时间分辨率的识别能力上都是有限的,因此迫切需要将视频超分辨率技术进行发展。空间超分辨率技术是本文研究的重点,即从视频中取出一帧,对该帧进行超分辨率处理。首先,本文全面回顾了超分辨率的发展过程,超分辨率图像/视频重构技术的概念和基本方法。重点论述了本文所提出主要算法,针对学习算法的问题,提出了一种基于内容的视频图像超分辨新算法。对于视频序列中的任意一帧图像,采用该视频图像序列本身作为训练集,并基于视频图像中同一对象在不同帧内的分辨率存在高低差别这一事实,利用较大对象所具有的细节帮助图像中较小对象的超分辨率重构,从而找到了一种有效的训练集生成方法;为了提高样本搜索效率并保持较高的输出质量,提出了一个融对象识别、对象比例关系分析和对象聚类于一体的训练集预处理算法,明显提高了样本搜索效率和相关性。然后,在Bi-Cubic插值图像的基础上,通过融合搜索到的高分辨率样本图像块的细节(高频成分),获得了更好的输出图像。最后,论文叙述了超分辨率实验平台的设计,其中包括系统结构,图像与视频内容以及本文的主要算法模块设计,介绍了开发该系统的平台、开发该平台所使用到的关键技术,显示使用本系统处理后的图像,并对处理后的图像进行了主观评价。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-13
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 相关工作述评  9-11
    1.2.1 超分辨率技术的发展过程  9-10
    1.2.2 超分辨率技术的前景介绍  10-11
  1.3 本文目标及研究内容  11
  1.4 论文结构  11-13
第二章 超分辨率算法研究  13-22
  2.1 引言  13-14
  2.2 在重构基础上的算法  14-17
    2.2.1 频域方法  14-15
    2.2.2 空域方法  15-17
  2.3 基于学习的算法  17-20
    2.3.1 图像金字塔  17-19
    2.3.2 流形学习方法  19-20
  2.4 基于插值运动补偿的算法  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第三章 基于内容的视频图像超分辨率学习算法  22-26
  3.1 引言  22-23
  3.2 算法原理  23
  3.3 算法描述  23-25
  3.4 本章小结  25-26
第四章 超分辨率实验平台设计  26-49
  4.1 设计目标  26
  4.2 系统结构  26-28
    4.2.1 视频播放器  26-27
    4.2.2 视频超分辨率  27-28
  4.3 图像与视频内容  28-30
    4.3.1 图像内容  28-29
    4.3.2 视频内容  29-30
  4.4 主要模块算法设计  30-35
    4.4.1 结构体  30-31
    4.4.2 视频序列超分辨率流程图  31
    4.4.3 将每一帧读入相应的缓存  31-32
    4.4.4 简单拷贝  32
    4.4.5 二次线性插值方法  32-34
    4.4.6 基于学习的插值方法  34-35
  4.5 关键技术  35-43
    4.5.1 媒体控制接口(MCI)命令  35-37
    4.5.2 AVI视频格式  37-41
    4.5.3 VFW  41-43
  4.6 系统应用  43-48
    4.6.1 系统运行情况  43-48
  4.7 实验结果评价  48
  4.8 本章小结  48-49
第五章 结论  49-52
  5.1 工作总结  49-50
  5.2 展望  50-52
参考文献  52-56
致谢  56-57
攻读学位期间主要的研究成果  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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