基于TV正則的圖像放大模型及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、分辨率是體現(xiàn)圖像質(zhì)量的一個(gè)重要因素,在眾多應(yīng)用領(lǐng)域具有廣泛的需求,諸如遙感、醫(yī)學(xué)、印刷、日常照片處理等。但由于受到成像條件和成像方式的限制,以及存儲(chǔ)容量與網(wǎng)絡(luò)傳輸容量的限制,使其分辨率無(wú)法保持較高的水準(zhǔn)。圖像放大,亦稱(chēng)超分辨率復(fù)原,能夠改善圖像的質(zhì)量,而不需要改變硬件設(shè)備,因而具有成本低,速度快,可充分利用現(xiàn)有的成像系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)。
　　為了提高圖像分辨率,改善圖像質(zhì)量與視覺(jué)效果,本文分析了圖像放大的已有算法,并重點(diǎn)研究了基于偏微分方

2、程的圖像處理算法,提出了幾種實(shí)現(xiàn)圖像放大的新思路。此外,還對(duì)圖像分割的全局與局部活動(dòng)輪廓模型進(jìn)行了研究與改進(jìn)。具體而言,主要有如下幾個(gè)方面的工作:
　　1.對(duì)基于插值與小波變換的放大算法分析比較
　　對(duì)目前已有的常用插值放大算法及基于小波的放大算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹,并對(duì)各種算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和對(duì)比分析,介紹了該方向算法的最新研究動(dòng)態(tài)。
　　2.實(shí)現(xiàn)基于濾波模型的圖像放大算法
　　概述了擴(kuò)散現(xiàn)象與圖像濾波,介紹了圖像處理

3、算法的各向同性擴(kuò)散與各向異性擴(kuò)散模型。由于插值放大的圖像帶有方片與邊緣鋸齒現(xiàn)象,把這種現(xiàn)象看成是一種噪聲,用去噪模型對(duì)插值放大的結(jié)果進(jìn)行濾波。
　　3.提出基于自蛇模型的圖像放大算法
　　自蛇模型是一種優(yōu)秀的非線(xiàn)性濾波模型。通過(guò)雙線(xiàn)性插值得到圖像以及圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)的的放大結(jié)果,作為自蛇模型的初始估計(jì),進(jìn)行迭代求解。為了得到更精確的解,引入了高斯移動(dòng)平均約束進(jìn)行校正。模型采用迎風(fēng)格式的迭代方案進(jìn)行了求解,并進(jìn)行編程實(shí)驗(yàn)。

4、r>　　4.運(yùn)用復(fù)原模型進(jìn)行圖像放大
　　介紹了圖像的TV復(fù)原模型ROF模型,并利用迎風(fēng)格式迭代法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。把圖像放大中待填補(bǔ)的點(diǎn)看成是圖像復(fù)原中待修復(fù)的點(diǎn),從而利用圖像修復(fù)模型實(shí)現(xiàn)圖像的放大。
　　5.提出一種基于圖像方向角的放大模型
　　通過(guò)對(duì)復(fù)原的LOT模型的研究,受其啟發(fā),提出了一種基于圖像方向角的放大模型,并運(yùn)用增廣拉格朗日法,給出其進(jìn)行數(shù)值計(jì)算方案。通過(guò)編程實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了模型的有效性,放大圖像的視覺(jué)效果有明