圖像超分辨率重建POCS算法研究.pdf

1、在許多應(yīng)用場合，人們總是需要一些高質(zhì)量的圖像，但由于受到諸多因素的限制，如：成像系統(tǒng)、外界環(huán)境、成像技術(shù)等，使得獲得圖像的實(shí)際效果并不理想，這與人們的需求是矛盾的?？紤]到硬件改善的局限性及經(jīng)濟(jì)效益，人們開始從軟件著手，研究如何提升低質(zhì)量圖像的空間分辨率，從而得到高質(zhì)量的圖像，超分辨率重建技術(shù)正是在這種背景下產(chǎn)生的。
　　 超分辨率重建是指利用信號處理技術(shù)，從現(xiàn)有成像系統(tǒng)條件下產(chǎn)生的一系列低分辨率圖像中恢復(fù)出高分辨率圖像的技術(shù)。超

2、分辨率重建算法主要分為兩大類：頻域算法和空間域算法。頻域算法產(chǎn)生較早，但受限于全局位移的運(yùn)動模型；空間域算法則具有更好的適應(yīng)性，因此得到更好的發(fā)展。超分辨率重建算法的研究也主要集中在對空間域算法的拓展和改進(jìn)，其中，基于概率論的最大后驗(yàn)概率(MAP)算法和基于集合論的凸集投影(POCS)算法是研究的熱點(diǎn)。
　　 本文的研究重點(diǎn)是POCS算法。首先，建立觀察模型，在詳細(xì)介紹傳統(tǒng)POCS重建算法原理及實(shí)現(xiàn)過程的基礎(chǔ)上，認(rèn)真分析了該算法

3、存在的問題并提出改進(jìn)?？紤]到POCS重建算法對初始參考圖像的依賴性，在實(shí)驗(yàn)分析模糊和噪聲對重建結(jié)果影響的基礎(chǔ)上，將去模糊研究作為重點(diǎn)，文中提出通過引入APEX盲恢復(fù)技術(shù)對雙線性插值的初始圖像進(jìn)行處理，以此改善初始圖像的清晰度，從而提高重建圖像的質(zhì)量；其次，針對殘差修復(fù)過程中修復(fù)閾值固定選取可能帶來的過修復(fù)或欠修復(fù)，利用低分辨率圖像之間及內(nèi)部各圖像區(qū)域間存在的清晰度不同這一先驗(yàn)條件，提出一種基于平均梯度加權(quán)的殘差計(jì)算方式及閾值選取方式，使

4、得修復(fù)更具針對性，更好地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)信息；最后，針對POCS重建過程中，常用約束凸集并不能很好地定位最優(yōu)解的問題，在深入分析重建過程中圖像能量的變化情況后，引入一種更為嚴(yán)格的基于能量的約束凸集一殘差能量增量非遞增約束凸集，以此作為迭代終止的條件，從而在一定條件下定位到最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)POCS重建算法與原算法相比，由于降低或克服了存在問題的限制，因此重建圖像的質(zhì)量有了明顯的提高，直觀上更加清晰，進(jìn)行客觀評價時，峰值信噪比(