圖像超分辨率相關(guān)算法研究.pdf

1、在醫(yī)學(xué)診斷、衛(wèi)星成像和視頻監(jiān)控等應(yīng)用中，經(jīng)常需要高分辨率圖像提供更多的細(xì)節(jié)和信息。若單純通過改進(jìn)硬件系統(tǒng)的性能來提高分辨率，在技術(shù)方面很難實(shí)現(xiàn)突破，同時(shí)也會(huì)增加成本費(fèi)用。因此通過軟件方法提高圖像分辨率，突破硬件系統(tǒng)限制具有非常大的研究意義。 超分辨率技術(shù)是一種圖像融合技術(shù)，其利用信號(hào)處理方法從一組同一場景的低質(zhì)量、低分辨率圖像中產(chǎn)生高質(zhì)量、高分辨率的圖像或序列，從而克服傳感器和光學(xué)系統(tǒng)的技術(shù)限制。目前，超分辨率技術(shù)已成為最活躍的

2、圖像處理研究領(lǐng)域之一。本文將超分辨率重建過程分為圖像配準(zhǔn)、超分辨率融合以及圖像去模糊、去噪后處理三個(gè)階段，對每個(gè)階段作了相應(yīng)的研究工作。 低分辨率圖像的配準(zhǔn)精度將直接影響超分辨率重建的效果。全相位FFT譜具有泄漏少、譜能量集中、受噪聲影響小和相位不變性等優(yōu)點(diǎn)，本文將全相位FFT譜分析理論推廣到分析圖像頻譜，提出了基于全相位FFT譜分析的欠采樣圖像頻域配準(zhǔn)算法。配準(zhǔn)精度高于現(xiàn)有頻域配準(zhǔn)方法，能基本達(dá)到空域配準(zhǔn)精度，無噪聲情況下對平

3、移參數(shù)的估計(jì)精度高于空域方法。 本文研究了NC（Normalized Convolution）信號(hào)分析方法，設(shè)計(jì)了保細(xì)節(jié)自適應(yīng)適用度函數(shù)，可根據(jù)樣本密度和圖像局部結(jié)構(gòu)自適應(yīng)地調(diào)整鄰域形狀和尺度實(shí)現(xiàn)空域局部化；結(jié)合魯棒確信度估計(jì)，提出了保細(xì)節(jié)自適應(yīng)超分辨率融合算法，不僅對配準(zhǔn)誤差魯棒，且能充分保留融合圖像的邊緣和細(xì)節(jié)特征?；贜C局部建模技術(shù)和圖像降質(zhì)模型，構(gòu)造帶有規(guī)整化項(xiàng)的目標(biāo)泛函，并將魯棒確信度和保細(xì)節(jié)自適應(yīng)適用度用于局部加權(quán)

4、，提出了去模糊并可同時(shí)消除噪聲的規(guī)整化NC圖像復(fù)原算法，算法具有魯棒性和保細(xì)節(jié)性。 本文首次提出了邊界對稱延拓下任意分解深度的小波變換矩陣及其基矢量的構(gòu)造方法，給出了小波交換的矩陣-向量乘積實(shí)現(xiàn)算法，避免了逐級(jí)迭代計(jì)算。基于構(gòu)造的小波變換矩陣，提出改進(jìn)的FRIT（finite ridgelet transform）方案，并用于圖像去噪，可簡化算法，改善去噪性能。 對SPOT5超模式數(shù)據(jù)這一特例為代表的交錯(cuò)采樣圖像的超分辨