基于視覺感知的超分辨率圖像重建及其質(zhì)量評價.pdf

1、在實際應(yīng)用中，由于成像系統(tǒng)內(nèi)在硬件設(shè)備的限制，高分辨率圖像通常難以獲得。單純的通過改善硬件設(shè)備來提高圖像的分辨率不僅代價高昂，而且面臨著成像系統(tǒng)短期內(nèi)難以克服的一些技術(shù)難題，因此以軟件方式來提高圖像的分辨率意義重大。超分辨率圖像重建技術(shù)就是采用信號處理技術(shù)，從單幅或多幅低分辨率圖像中重構(gòu)出質(zhì)量較好的高分辨率圖像。本文主要研究了單幅低分辨率圖像重建及其質(zhì)量評價問題，在對現(xiàn)有方法改進的基礎(chǔ)上，結(jié)合人類的視覺感知特性，得到與人類主觀偏好一致的

2、高分辨率圖像和圖像質(zhì)量評價標準。
　　人類視覺系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜的智能信息處理系統(tǒng)，能夠在極短的時間內(nèi)完成圖像內(nèi)容的處理。因此，將人類視覺系統(tǒng)的視覺感知特性與計算機圖像處理算法結(jié)合，能有效地提升后者的處理效率。在視覺信息感知初期，人類視覺系統(tǒng)并非對所有圖像區(qū)域平等地進行處理，而是通過視覺關(guān)注機制篩選出感興趣區(qū)域優(yōu)先解讀?；谝曈X關(guān)注的圖像顯著性檢測算法能有效減少待處理圖像內(nèi)容，從而提升圖像處理效率。由于視覺系統(tǒng)的分辨能力有限，人眼

3、無法察覺出處于一定閾值以下的信號內(nèi)容變化。我們可以利用這一特點，去除對人類視覺系統(tǒng)無影響的變化信息，提升客觀圖像質(zhì)量評價指標與主觀評價的一致性。
　　論文圍繞基于視覺感知的超分辨率圖像重建及其質(zhì)量評價方法展開研究，主要內(nèi)容與貢獻包括:
　　1、傳統(tǒng)的插值算法容易引起邊緣模糊，而人類視覺系統(tǒng)通常容易注意到圖像中的物體邊緣。傳統(tǒng)的插值算法也無法很好的處理噪聲，而由于視覺掩蔽效應(yīng)，平坦區(qū)域的噪聲更容易引起人們的注意。針對上述問題，

4、提出一種基于邊緣聚焦與自適應(yīng)濾波的超分辨率重建方法。該方法首先采用傳統(tǒng)的插值方法獲得初始高分辨率圖像，再通過邊緣聚焦找出圖像中的邊緣像素，針對不同像素采用自適應(yīng)濾波方法，自動調(diào)整濾波器參數(shù)，以獲得最佳的濾波效果，獲得最終的高分辨率重建圖像。同時，我們還提出了一種快速的圖像塊搜索算法，用以加速濾波方法。實驗表明，該方法無論在視覺效果還是客觀評價上都獲得較好的重建性能。
　　2、人類視覺系統(tǒng)的視覺關(guān)注機制決定了人們在觀察一副圖像時，總

5、是優(yōu)先處理感興趣區(qū)域的圖像內(nèi)容。而在計算資源有限，實時性較高的情況下，提升感興趣區(qū)域的優(yōu)先級，能夠在保證感興趣區(qū)域重建質(zhì)量的情況下，加快超分辨率圖像重建算法的速度。因此，我們提出了一種基于顯著性模型的超分辨率圖像重建框架，該框架具有較好的適應(yīng)性和可擴展性。此外，傳統(tǒng)的插值方法直接將低分辨率圖像中的像素作為高分辨率圖像中對應(yīng)位置的像素處理，并沒有考慮到實際的成像過程中模糊、下采樣和噪聲干擾等一系列降質(zhì)因素的影響。針對這個問題，我們還提出了

6、一種基于圖像局部結(jié)構(gòu)相似度的塊插值方法。
　　3、由于超分辨率重建圖像與輸入的參考低分辨率圖像之間存在著圖像大小不一致的問題，目前廣泛使用的全參考圖像質(zhì)量評價標準并不適用于超分辨率重建圖像的質(zhì)量評價，而學(xué)者們對于超分辨率重建圖像的質(zhì)量評價也鮮有研究。針對上述問題，提出一種新的半?yún)⒖嫉某直媛蕡D像質(zhì)量評價標準。一方面，從結(jié)構(gòu)相似度反映出重建圖像與參考低分辨率圖像之間一致性;另一方面，從邊緣的顯著度和模糊程度反映出入類視覺系統(tǒng)對重建圖