基于序列圖像的超分辨率重建算法研究.pdf

1、隨著CCD和CMOS傳感器的廣泛使用，人們已經(jīng)可以獲得分辨率非常高的圖像，但是由于硬件制作工藝水平的限制，如何利用軟件方法低成本的增加當(dāng)前的分辨率級別日益受到研究人員的關(guān)注。一方面，第一代圖像復(fù)原技術(shù)由于僅僅利用單幀圖像的信息，使得分辨率增強能力極為有限，這迫使研究人員開始尋求新的研究方向——基于序列圖像的超分辨率重建技術(shù)；另一方面，諸如安全監(jiān)控、醫(yī)學(xué)診斷、軍事偵察等領(lǐng)域都需要有既經(jīng)濟(jì)又容易實現(xiàn)的方法來得到各自所需求的高質(zhì)量圖像，這些應(yīng)

2、用也促使超分辨率重建成為圖像復(fù)原領(lǐng)域的一個熱點。 本論文主要針對圖像超分辨率重建算法對模型誤差的穩(wěn)健性問題展開研究，探討由一個彼此間存在相對運動的、模糊的、欠采樣的、含噪聲的低分辨率序列圖像重建一幅高分辨率圖像的理論和方法。論文主要的研究成果包括以下幾點： 在數(shù)學(xué)模型方面，主要總結(jié)了兩種圖像觀測模型，分析了各自的應(yīng)用背景及相互聯(lián)系，并重點研究了基于Elad模型的超分辨率重建算法框架，最后在理論和實驗分析中探討了模型誤差與

3、圖像重建性能的關(guān)系問題。 在圖像配準(zhǔn)方面，分類總結(jié)了亞像素配準(zhǔn)的基本原理和研究現(xiàn)狀，基于三參數(shù)剛體幾何變換模型，實現(xiàn)了一種結(jié)合高斯金字塔分層的光流場配準(zhǔn)方法，實驗結(jié)果表明該方法可以取得亞像素配準(zhǔn)精度。 在重建算法方面，基于L1范數(shù)超分辨率重建算法框架，本文構(gòu)造了一種簡單的正則參數(shù)自適應(yīng)估計函數(shù)，同時對特殊情況下的初始值選擇方法作了改進(jìn)，實驗證明該方法不僅可以對模型誤差表現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性，同時還加快了算法的收斂速度。從圖像