基于學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用和多媒體技術(shù)的發(fā)展,圖像信息在人們的工作、學(xué)習(xí)和生活中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。改善圖像質(zhì)量,提高圖像分辨率成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域最基本、最重要的研究課題之一,具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。 目前,超分辨率復(fù)原技術(shù)主要分為兩種主要研究方法:基于重建超分辨率復(fù)原和基于學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原。本文主要研究基于學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原技術(shù),在對(duì)現(xiàn)有基于學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,通過(guò)研究新的算法,提高圖像超分辨率復(fù)原能力,降低

2、算法復(fù)雜度。同時(shí)論文對(duì)于人臉這一特殊類(lèi)型的圖像進(jìn)行了超分辨率復(fù)原的研究,結(jié)合人臉圖像的特征,提出了新的基于區(qū)域自適應(yīng)的人臉超分辨率算法,并且給出了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 本論文主要在以下一些方面展開(kāi)了工作: 1.研究并實(shí)現(xiàn)了一種典型的基于學(xué)習(xí)(示例)的超分辨率復(fù)原算法,該算法利用馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)高分辨率圖像及其對(duì)應(yīng)低分辨率圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并用這種關(guān)系來(lái)指導(dǎo)低分辨率圖像的復(fù)原,取得了較理想的復(fù)原結(jié)果。但是,該算法需要對(duì)數(shù)量

3、龐大的訓(xùn)練樣本庫(kù)進(jìn)行遍歷搜索,時(shí)間復(fù)雜度很高。樣本的誤匹配現(xiàn)象也會(huì)影響圖像的重建質(zhì)量。 2.提出了一種基于預(yù)分類(lèi)學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原算法。針對(duì)現(xiàn)有算法遍歷搜索樣本庫(kù),運(yùn)算復(fù)雜度高且存在誤匹配現(xiàn)象等問(wèn)題,本論文提出了一種新的基于預(yù)分類(lèi)學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原算法。首先根據(jù)簡(jiǎn)單的紋理特征參數(shù)對(duì)樣本庫(kù)進(jìn)行預(yù)搜索,找到紋理內(nèi)容相近的子樣本庫(kù),然后在子樣本庫(kù)中進(jìn)行像素級(jí)精確匹配搜索。算法中預(yù)搜索過(guò)程的引入,不僅有效減少了精確匹配搜索的工作量,降低

4、了算法的復(fù)雜度,而且通過(guò)有效利用樣本的紋理特征進(jìn)行匹配,提高了精確搜索的針對(duì)性,減少了誤匹配的發(fā)生。實(shí)驗(yàn)表明,提出的算法能有效提高算法結(jié)果的復(fù)原質(zhì)量和運(yùn)行速度。 3.針對(duì)人臉這一特殊類(lèi)型的對(duì)象,提出了一種基于區(qū)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)的人臉圖像超分辨率復(fù)原算法。算法根據(jù)人臉圖像的紋理特征將人臉?lè)譃槠教箙^(qū)和細(xì)節(jié)區(qū)。對(duì)面部平坦區(qū)直接采用雙線(xiàn)性插值放大;對(duì)于眼睛、鼻子和嘴等細(xì)節(jié)區(qū),采用分類(lèi)預(yù)測(cè)器重建高頻信息。在細(xì)節(jié)區(qū),將相似紋理結(jié)構(gòu)的圖像塊分為一

5、類(lèi),對(duì)每類(lèi)紋理結(jié)構(gòu)分別訓(xùn)練線(xiàn)性預(yù)測(cè)器,進(jìn)行高頻信息預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在圖像重建質(zhì)量的主觀效果和實(shí)現(xiàn)速度上都有很好的表現(xiàn)。但是,由于人臉區(qū)域的樣本劃分采用的是人為分類(lèi)的方法,分類(lèi)過(guò)程較為簡(jiǎn)單,所分類(lèi)別數(shù)比較單一。 4.進(jìn)一步針對(duì)人臉圖像特征,對(duì)面部紋理信息進(jìn)行基于學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法的深入研究。在結(jié)合基于矢量量化的人臉圖像超分辨率復(fù)原基礎(chǔ)上,本文根據(jù)人臉的特征,提出了一種基于區(qū)域矢量量化樣本分類(lèi)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)的人臉圖像超分辨率復(fù)原算

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