單幅降質(zhì)圖像的重建方法研究.pdf

1、當前，在圖像通信中，降質(zhì)圖像重建經(jīng)常被用于視頻圖像的分析與處理。高質(zhì)量圖像的使用需求基本上來自于兩個應用方向：（1）使圖像顯示信息更為清晰明確；（2）提升人機對圖像更為深刻的識別。伴隨著多媒體時代的發(fā)展，由于人們更需要高分辨率的圖像與高效的多媒體通信，因此降質(zhì)圖像重建技術的發(fā)展越來越快。
　　本文針對插值的超分辨率算法進行研究，對經(jīng)典插值算法的基本原理進行概述，采用多種模型進行實驗。字典學習的超分辨率算法主要以基于字典的稀疏表示為

2、主，本文較為簡要地介紹了其工作原理。本文將插值算法引入超分辨率重建，開展實驗，最后獲得測試結(jié)果。本文的比較實驗，使用了四種不同的圖像插值算法，分別為：Bicubic、NEDI、ICBI、邊緣保持圖像插值（CBEP）算法。結(jié)果表明，本文所測試的四種算法中，CBEP由于有其多方向采集的特點，可以較為全面的進行預估，可以減輕傳統(tǒng)方法對于邊緣處理的誤差影響，更能適應一些弱邊界圖片或者有大量紋理區(qū)域的圖像。
　　目前，隨著用戶對高清視頻需求

3、的增長以及無線視頻傳輸?shù)膹V泛應用，基于塊的視頻編碼標準被廣泛應用于多媒體技術。然而，數(shù)據(jù)包在易出錯的傳輸通道上丟失時，會導致嚴重的質(zhì)量降低，一種糾正誤碼的方法是重新發(fā)送丟失的數(shù)據(jù)。然而在許多情況下，由于實時約束或帶寬限制，重發(fā)是不可能的。因此，本文致力于研究圖像通信的錯誤隱藏（Error Concealment，EC）技術，以便在有限的傳輸資源下保證接收視頻的質(zhì)量。錯誤隱藏作為一種后處理方法，無需修改編碼器和信道編碼方式就能恢復丟失塊。

4、錯誤隱藏的基本思想是在當前圖像中運用正確收到的像素或基于視頻中具有高相關度的相鄰幀來補償損壞的像素。
　　連續(xù)塊損失的圖像恢復是一項具有挑戰(zhàn)性的課題，為了改善其空間錯誤隱藏（SEC）的性能，本文提出了一種邊緣感知空頻延拓（ESFE）算法及其邊緣導向參數(shù)模型，該算法將邊緣合成機制選擇性地融入到信號延拓的架構(gòu)中。首先通過Canny檢測器來尋找經(jīng)過丟失塊行的主要邊緣，然后利用魯棒的Hough轉(zhuǎn)換來系統(tǒng)地連接這些不連續(xù)的邊緣。在邊緣導向參