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基于小波变换的三维表面纹理超分辨率及评价

作　者: 孙尚白
导　师: 董军宇
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 超分辨率 三维表面纹理 小波 Contourlet 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 37次
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内容摘要


近年来,超分辨率已成为图像处理领域中的研究热点。所谓图像超分辨率处理就是从一序列降质的低分辨率图像中获取高分辨率的图像。超分辨率技术已经广泛应用在卫星遥感、军事侦察、医学诊断等很多领域。目前三维表面纹理超分辨率技术的研究是图像处理领域的前沿方向,有着广阔的研究前景和现实意义。小波分析是一种时频分析工具,它在图像处理领域有重要应用。小波分析用于超分辨率是当前研究的一个热点。小波变换具有多分辨率特性和时频局部化特性,但它只有有限的方向表示,不能很好地表征图像中的方向信息。Contourlet变换是在小波变换的基础上发展而来的,它继承了小波变换的优点,而且具有多方向性和各向异性,能够更有效地捕捉图像中的边缘信息。Contourlet变换在图像超分辨率处理方面具有广阔的应用前景。本论文在前期三维表面纹理超分辨率方法的基础上,结合小波变换和Contourlet变换,提出了小波超分辨率法和Contourlet超分辨率法。在小波超分辨率法中,针对具有相似纹理结构的多类三维表面纹理,应用小波变换,并结合textons替代方法,对三维表面纹理进行超分辨处理。文章用多组实验数据证明了该方法的一定有效性。为克服小波变换的不足,本文进而使用Contourlet系数表示图像特征,采用Contourlet变换域系数关系,构建统一的训练集,并结合支持向量机方法,发展了更具通用性和有效性的Contourlet超分辨率算法。最后,本文对不同超分辨方法的结果图像进行了评价研究。实验表明,Contourlet超分辨率法的结果图像具有较高的信息熵和清晰度,更好地保留了图像的纹理信息,且有较好的视觉效果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
1 绪论  9-13
  1.1 研究背景  9-11
    1.1.1 三维表面纹理简介  9-10
    1.1.2 超分辨率技术的研究意义  10-11
    1.1.3 三维表面纹理超分辨率的研究意义  11
  1.2 论文主要内容安排  11-13
2 文献综述  13-17
  2.1 关于三维表面纹理的表示方法和重光照技术  13-14
  2.2 关于超分辨率技术  14-15
  2.3 小波分析和支持向量机理论  15-17
    2.3.1 小波分析  15-16
    2.3.2 支持向量机  16-17
3 三维表面纹理的表示方法  17-21
  3.1 朗伯模型  18-19
  3.2 基于3I的三维表面纹理表示方法  19-20
  3.3 基于Gradient的三维表面纹理表示方法  20-21
4 基于小波变换的三维表面纹理超分辨率  21-38
  4.1 纹理图像的获取  21-22
  4.2 小波分析基础  22-26
    4.2.1 小波变换  23-24
    4.2.2 多分辨率分析  24-26
  4.3 基于小波变换的三维表面纹理超分辨率算法描述  26-33
    4.3.1 图像预处理  26-29
    4.3.2 生成高低频textons对应关系表  29-32
    4.3.3 预测  32
    4.3.4 三维表面纹理的重光照  32-33
  4.4 实验结果  33-37
  4.5 小结  37-38
5 基于Contourlet变换的三维表面纹理超分辨率  38-61
  5.1 SVM简介  38-41
    5.1.1 广义最优分类面  38-40
    5.1.2 支持向量机  40-41
  5.2 Contourlet变换  41-47
    5.2.1 拉普拉斯滤波器  42-43
    5.2.2 方向滤波器组  43-45
    5.2.3 Contourlet实现及特征  45-47
  5.3 基于Contourlet变换的三维表面纹理超分辨率算法描述  47-52
    5.3.1 Contourlet变换域系数关系  47-48
    5.3.2 算法介绍  48-50
    5.3.3 生成训练集  50-51
    5.3.4 SVM预测  51-52
  5.4 实验结果  52-60
    5.4.1 基于3I表示方法的实验结果  52-56
    5.4.2 基于Gradient表示方法的实验结果  56-60
  5.5 小结  60-61
6 三维表面纹理超分辨率处理的评价方法  61-66
  6.1 图像质量评价  61-63
    6.1.1 客观评价方法  61-62
    6.1.2 主观评价方法  62-63
  6.2 超分辨率结果评价与分析  63-66
7 总结与展望  66-68
  7.1 总结  66-67
  7.2 展望  67-68
参考文献  68-72
致谢  72-73
个人简历  73
发表的硕士论文  73
研究成果  73

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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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