圖像超分辨率重建關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、實(shí)際中的許多成像系統(tǒng)，如紅外成像儀和CCD照相機(jī)等，受其固有的傳感器陣列排列密度的限制，采集到的視頻圖像分辨率不可能很高；此外光學(xué)系統(tǒng)的像差、大氣擾動(dòng)及系統(tǒng)噪聲等因素也會(huì)造成圖像的模糊和變形。人們提出通過使用更好的成像設(shè)備來增強(qiáng)傳感器陣列密度，提高獲取圖像的分辨率，但這種僅通過改善硬件設(shè)備的方法會(huì)給使用者帶來較高的費(fèi)用支出，而且硬件改善面臨的技術(shù)困難很難在短時(shí)間內(nèi)克服。因此從軟件方面著手，采用超分辨率重建技術(shù)來提高圖像分辨率有著極大的現(xiàn)

2、實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。超分辨率重建技術(shù)的目的就是由一些低分辨變形圖像或視頻序列來估計(jì)一幅較高分辨率的非變形圖像。該技術(shù)經(jīng)過近20年的發(fā)展，形成了許多實(shí)用的算法，如頻域法、非線性內(nèi)插法及空域迭代法等。這些算法各具特色，都能取得較好的重建效果，但也各有利弊，特別是近幾年興起的基于壓縮圖像或視頻的重建技術(shù)研究，由于量化噪聲的引入又使該領(lǐng)域面臨著新的困難和挑戰(zhàn)。本文針對超分辨率重建算法中的關(guān)鍵技術(shù)做了多方面的研究，通過分析歸納重建算法的基礎(chǔ)理論和相

3、關(guān)知識(shí)，圍繞影響重建技術(shù)穩(wěn)定性、快速性及提高壓縮圖像重建結(jié)果等三個(gè)方面展開，提出了新的改進(jìn)思想，力求能夠完善超分辨率重建算法的性能。 ⑴研究了超分辨率重建算法的穩(wěn)定性問題。在基于統(tǒng)計(jì)思想的重建算法原理基礎(chǔ)上，第二章提出一種新的建模方法進(jìn)行超分辨率重建。由于最大后驗(yàn)概率(MAP)重建算法的穩(wěn)定性要求先驗(yàn)圖像的隨機(jī)場模型應(yīng)滿足規(guī)則化條件，其先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷母怕史植紤?yīng)滿足嚴(yán)格凸函數(shù)的條件，我們對邊緣圖像進(jìn)行建模，將其近似為洛化茲分布，并通過

4、自適應(yīng)地調(diào)整洛化茲寬度參數(shù)來逐步修正MAP迭代結(jié)果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果論證了該模型對于超分辨率重建算法的有效性和優(yōu)越性，基于洛倫茲分布的MAP重建算法，可以獲得理想而穩(wěn)定的重建結(jié)果。 ⑵研究了MAP算法應(yīng)用于壓縮圖像或視頻的重建問題。由于壓縮過程中的分塊DCT和量化過程，變換編碼中存在著塊效應(yīng)和振鈴效應(yīng)，嚴(yán)重影響了圖像的可視質(zhì)量，而超分辨率重建的目的是建立一個(gè)高清晰度的圖像和視頻。 ⑶分別提出兩種思路進(jìn)行超分辨率重建去塊效應(yīng)的研究

5、。第一：從條件概率密度函數(shù)著手，將DCT系數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)與量化噪聲模型分布的分析相結(jié)合，在假設(shè)DCT域量化噪聲服從Laplacian分布的前提下，計(jì)算出DCT域量化噪聲的協(xié)方差矩陣，并進(jìn)一步推導(dǎo)出其空域協(xié)方差矩陣，從而構(gòu)建更通用的MAP重建算法框架。第二：從先驗(yàn)概率模型著手，將圖像后處理技術(shù)與重建算法相融合，提出將壓縮圖像建模成分段馬爾可夫隨機(jī)場模型，按照各像素點(diǎn)方差值，對先驗(yàn)圖像像素點(diǎn)進(jìn)行特性分類，將圖像分為平滑、紋理、邊緣和振鈴四大部

6、分，并按不同的像素點(diǎn)特性構(gòu)建相應(yīng)的指示函數(shù)，以達(dá)到抑制噪聲并保持圖像紋理及邊緣等有用高頻信息的目的。 ⑷利用平移變換平移(CS)的思想進(jìn)行多幀融合，提出一種新的基于小波變換思想的多幀插值算法，該法將CS的結(jié)構(gòu)原理與多幅圖像或視頻幀內(nèi)固有的運(yùn)動(dòng)矢量信息相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)重建算法中的非線性插值與圖像復(fù)原過程的結(jié)合。該法克服了傳統(tǒng)空間域非線性內(nèi)插算法的局限性，適用于各個(gè)低分辨率幀退化模型不同及成像系統(tǒng)未知的情況，同時(shí)算法的復(fù)雜性低，計(jì)算量小