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超分辨率图像重建算法的研究及实现

作　者: 罗峥
导　师: 吴建华
学　校: 南昌大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 超分辨率重建凸集投影算法投影残差自适应阈值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

许多图像应用领域如电子监控、图像识别、传输及医学成像等,都需要高分辨率图像。但是在实际图像获取过程中,很多限制因素会导致得到的图像常常是低分辨率的。虽然传统的图像插值可以增大图像的尺寸,但它不能得到在图像获取过程中丢失的高频分量,图像细节量并没有增加。传统的图像复原虽然可以在某种程度上改进图像的视觉效果,但它只有一幅输入图像的信息可以利用,图像复原效果及对分辨率的提高受到极大的限制。一种很有前途的方法是超分辨率图像重建,它是通过同一场景的多幅低分辨率图像来获取一幅高分辨率图像以达到更好的视觉效果。它可以克服成像系统的固有分辨率限制,从多幅低分辨率图像中提取冗余信息。因此,最近二十年来,这项技术被广泛地应用。本文对超分辨率图像重建课题进行了深入研究。首先介绍了该课题的理论基础,然后建立图像退化模型,接着从它的三个关键技术入手,分章节详细介绍了图像插值、运动估计以及图像重建算法。本文研究了目前现有的重要算法,且重点对POCS算法进行了研究,对其初值、凸集、各种点扩散函数的频谱特征、投影算子及循环迭代等具体过程进行了较为深入的分析与探讨,在深入研究POCS算法的基础上提出了一种基于自适应阈值的POCS算法。该算法能够充分利用投影残差的统计特性,自适应地修改阈值对解进行限制,可抑制投影时引入的噪声。对仿真实验的结果从主观视觉感受、客观标准等方面进行评价,证明了该算法可以有效地重建出高分辨率图像,主观视觉及客观评价方面都得到提高。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第1章绪论  7-13
  1.1 课题背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状及研究方法综述  8-10
  1.3 技术应用前景  10-11
  1.4 本文研究的主要内容与结构安排  11-13
第2章图像重建理论及关键技术  13-22
  2.1 图像重建的理论基础  13-15
    2.1.1 超分辨率图像重建的病态性  13-14
    2.1.2 超分辨率图像重建的数学理论  14-15
  2.2 图像的退化模型  15-16
  2.3 超分辨率图像重建关键技术  16-17
  2.4 图像插值  17-20
    2.4.1 图像插值的应用  17-18
    2.4.2 常用插值算法  18-20
  2.5 小结  20-22
第3章超分辨率图像重建中的运动估计  22-30
  3.1 引言  22-23
  3.2 基于块匹配的运动估计  23-26
    3.2.1 块匹配基本思想  23-24
    3.2.2 快速块匹配算法  24-26
  3.3 基于仿射变换的运动估计  26-29
    3.3.1 仿射变换的定义和性质  26-27
    3.3.2 仿射变换参数估计  27-29
  3.4 小结  29-30
第4章超分辨率图像重建算法研究  30-44
  4.1 超分辨率重建算法介绍  30-35
    4.1.1 频域法  30-31
    4.1.2 空域法  31-35
  4.2 POCS超分辨率图像重建算法的实现  35-40
  4.3 基于自适应阈值的POCS算法  40-42
  4.4 小结  42-44
第5章实验结果及分析  44-53
  5.1 模拟低分辨率序列图像重建  44-49
    5.1.1 模拟低分辨率图像的生成  44
    5.1.2 Lena图像的仿真实验  44-49
  5.2 重建图像质量评价  49-50
  5.3 实际拍摄低分辨率序列图像重建  50-52
  5.4 小结  52-53
第6章总结与展望  53-55
  6.1 论文总结  53
  6.2 展望  53-55
致谢  55-56
参考文献  56-59
攻读学位期间的研究成果  59

超分辨率图像重建算法的研究及实现

内容摘要

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