基于小波和偏微分方程的圖像超分辨率重構(gòu).pdf

1、圖像的分辨率一直是衡量圖像質(zhì)量好壞的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。圖像的分辨率越高，反映的細(xì)節(jié)越豐富，提供的信息也越多，因此獲取高分辨率圖像一直是人們追求的目標(biāo)。然而通過(guò)提高采集設(shè)備傳感器的密度的方法提高圖像分辨率，成本高，難度高，技術(shù)也已接近飽和。因此，通過(guò)獲得的低分辨率圖像重建出高分辨率圖像的重建技術(shù)是提高圖像分辨率的一種行之有效的方法。由于超分辨率重建技術(shù)不涉及硬件，成本低，因此該技術(shù)在軍事、醫(yī)療、工業(yè)、公安、交通與民用等領(lǐng)域都存在著廣闊的應(yīng)用前

2、景。
　　 首先，本文宏觀地介紹了多種超分辨率重建方法，并對(duì)各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)地闡述和分析。深入介紹了傳統(tǒng)插值方法、小波方法、變分和偏微分方程(PDE)的相關(guān)理論知識(shí)及其在圖像超分辨率重構(gòu)中的應(yīng)用。
　　 其次，本文從偏微分方程擴(kuò)散后處理圖像放大模型出發(fā)，介紹了幾種常見的擴(kuò)散模型，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。同時(shí)，提出一種極小曲面的泛函模型。為了實(shí)現(xiàn)圖像在放大過(guò)程中可以同時(shí)兼顧平坦區(qū)域和邊緣區(qū)域的重建效果，本文提出一

3、種基于極小曲面的四階偏微分方程擴(kuò)散模型。通過(guò)與其它偏微分方程擴(kuò)散模型進(jìn)行比較，表明本文算法既可以發(fā)揮各向異性擴(kuò)散模型的優(yōu)點(diǎn)，保護(hù)圖像的邊緣，同時(shí)將極小曲面引入構(gòu)造控制函數(shù)可以獲得很好的平坦區(qū)域重建效果。
　　 最后，本文從另一個(gè)角度對(duì)變分和偏微分方程進(jìn)行分析，并結(jié)合小波算法，提出了一種基于小波和改進(jìn)的PDE插值相結(jié)合的圖像超分辨率重構(gòu)算法。針對(duì)傳統(tǒng)的PDE插值算法無(wú)法精確區(qū)分圖像的平坦區(qū)域和邊緣區(qū)域，而導(dǎo)致出現(xiàn)虛假邊緣的不足，本