基于學(xué)習(xí)的低階視覺問題研究.pdf

1、近年來，計(jì)算機(jī)視覺方面的研究越來越受到計(jì)算機(jī)科學(xué)家們的重視，尤其是低階視覺問題的一些基本問題，例如：圖像的超分辨率，圖像的重構(gòu)，消除噪聲等。同樣在現(xiàn)實(shí)生活中，低階視覺在天文學(xué)、遙感圖像、醫(yī)療圖像，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。
　　本文主要討論了低階視覺中的兩個(gè)重要問題：圖像的超分辨率與面向壓縮圖像的圖像重建研究。這兩種方法目的都是為觀察者提供高分辨率，高質(zhì)量的圖像。因此，它涉及的是低階視覺問題，而不包括圖像內(nèi)容與信息的理解與分

2、析。如今，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，為很多傳統(tǒng)的問題提供了解決思路。因此，使用基于學(xué)習(xí)的方法來解決計(jì)算機(jī)視覺的問題，成為了眾多科學(xué)家的研究熱點(diǎn)。在本文中，我們也是利用基于學(xué)習(xí)的方法對低階視覺中的兩個(gè)經(jīng)典問題進(jìn)行研究。
　　(1)基于學(xué)習(xí)圖像超分辨率研究
　　我們分析了傳統(tǒng)的圖像超分辨率技術(shù)的主要方法與所存在的問題。基于學(xué)習(xí)的方法，通常會引入一些不規(guī)則的噪聲點(diǎn)到重構(gòu)的高分辨率圖像中。因此，我們提出了三層的網(wǎng)絡(luò)模型來解決這個(gè)問題。首先，利

3、用基于主要框架先驗(yàn)知識的圖像超分辨率技術(shù)生成一個(gè)粗糙的高頻圖像；然后，這個(gè)粗糙的高頻圖像通過圖像增強(qiáng)技術(shù)后，來加強(qiáng)其邊緣信息的一致性與連續(xù)性；最后我們通過一個(gè)馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)一步更新產(chǎn)生的增強(qiáng)后的高頻圖像。并且基于提出的模型，我們給出了多階段的圖像超分辨率的框架。實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明我們的方法可以重構(gòu)出較高質(zhì)量的高分辨率圖像。
　　(2)面向壓縮圖像的基于學(xué)習(xí)的圖像重建研究
　　我們提出了一個(gè)新的面向壓縮圖像的重建框架。利用先