基于自相似模型的圖像超分辨算法及其GPU實現.pdf

1、隨著多媒體技術的發(fā)展以及人們對視頻圖像畫質要求的不斷提高，高清和超高清視頻的應用越來越普及，如何把原有的低分辨率視頻放大成高分辨率視頻圖像并保持圖像質量的清晰銳利，即超分辨放大技術成為近年來的研究熱點。
　　本文重點研究了基于圖像局部自相似模型的超分辨算法，包括算法畫質性能的改進研究和算法的GPU加速實現兩個方面。首先，論文針對現有的基于局部自相似性的超分辨算法帶來的“油畫效應”問題進行了深入分析和研究，提出了一種利用圖像亞像素精

2、度的插值和匹配來解決該問題的方法，使得放大后的圖像細碎紋理變得更加自然。其次，現有算法在對噪聲圖像進行放大時，會導致噪聲被進一步凸顯加強，論文針對該問題提出利用放大過程中高頻塊的搜索和匹配過程的中間量信息，逐點判斷高頻塊的疊加程度，在不增加額外計算量的情況外，抑制放大過程中的噪聲增強效應，使得放大后的圖像畫面更加干凈。
　　由于基于圖像自相似模型的的超分辨算法逐次放大，運算量巨大，尤其是進行4K超高清放大時，其處理速度難以滿足實際