基于冗余字典學(xué)習(xí)的超分辨率研究.pdf

1、圖像的超分辨率(SR，Super Resolution)研究是指從一幅或多幅低分辨率圖像(LR，Low Resolution)序列中重構(gòu)出一幅同場景的高分辨率圖像(HR，HighResolution)的過程。近些年，SR技術(shù)廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，其具有重要的理論研究價(jià)值與廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。目前大多數(shù)研究者們都是基于字典學(xué)習(xí)的方法，來實(shí)現(xiàn)圖像的重構(gòu)過程。該類算法首先通過對(duì)大量圖像樣本的學(xué)習(xí)來構(gòu)造字典，然后使用得到的字

2、典重構(gòu)出相應(yīng)的HR圖像。這類算法得到的實(shí)驗(yàn)效果不錯(cuò)，但其嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練樣本集，且運(yùn)算速度較慢。再者，未考慮LR圖像本身的結(jié)構(gòu)信息，當(dāng)超分倍數(shù)過大時(shí)，容易出現(xiàn)虛假信息。
　　本文致力于研究基于冗余字典學(xué)習(xí)的超分辨率算法，目標(biāo)在于提出有效的改進(jìn)SR算法，重構(gòu)出更加清晰、更加真實(shí)的HR圖像，從而提高超分的性能。主要研究內(nèi)容包括：⑴介紹了當(dāng)前SR技術(shù)、字典學(xué)習(xí)算法、稀疏理論等的研究背景、研究意義。并且對(duì)字典學(xué)習(xí)算法、SR技術(shù)目前存在的問題

3、以及未來發(fā)展方向等做了綜述性分析;⑵改進(jìn)K-SVD字典學(xué)習(xí)算法，得到一種新的算法R-KSVD，其以較快的速度得到性能更好的過完備字典。并提出僅基于LR圖像本身，通過R-KSVD算法來學(xué)習(xí)字典的SR算法（即基于R-KSVD與示例學(xué)習(xí)的單幀圖像的SR算法）。把這種算法與多種SR算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較，從視覺效果和均方根差值兩方面，都可以看出基于R-KSVD的SR算法具有更好的超分性能;⑶考慮低分辨率圖像自身的結(jié)構(gòu)信息，提出了一種新的SR算法，即基