圖像超分辨率重建研究.pdf

1、視覺是人類獲取外界信息的最主要的途徑。圖像，作為對(duì)客觀世界的真實(shí)寫照，成為人類認(rèn)識(shí)世界的最常用的信息載體。在現(xiàn)實(shí)生活中，受成像設(shè)備的硬件成本、硬件的制造工藝以及信息傳輸條件的限制，通常人們所獲得的圖像只具備較低的分辨率，因而制約了人們對(duì)其做進(jìn)一步的開發(fā)與利用。由此引出圖像超分辨率重建問題，從退化的低分辨圖像中估計(jì)出隱含的清晰的高分辨率圖像。并且要求重建后的圖像做到盡可能的清晰，盡可能的真實(shí)，以及盡可能少的出現(xiàn)人為痕跡。
　　本文首

2、先將圖像超分辨率重建問題看做是圖像降質(zhì)過程的逆過程，通過對(duì)輸入的低分辨率圖像做去噪、上采樣，以及去模糊處理，從而獲得隱含的高分辨率圖像。為此，本文提出了一種基于可控核回歸的多點(diǎn)濾波器，用于解決圖像去噪問題，提出了一種基于差分進(jìn)化計(jì)算的圖像盲解卷積算法，用于解決圖像去模糊問題。
　　本文提出的基于可控核回歸的多點(diǎn)濾波器同時(shí)結(jié)合了可控核回歸和引導(dǎo)濾波器兩種算法的優(yōu)點(diǎn)?？煽睾嘶貧w能夠在噪聲環(huán)境下高效地估計(jì)濾波權(quán)重，本文將濾波核用于加權(quán)引

3、導(dǎo)濾波器的分析窗口，從而改進(jìn)了引導(dǎo)濾波器中固定窗口的假設(shè)，使得圖像的局部線性模型更加合理。引導(dǎo)濾波器以其強(qiáng)大的邊緣保持特性而著稱，然而其去噪能力卻很差。通過實(shí)驗(yàn)分析，基于可控核回歸的多點(diǎn)濾波器仍然具備良好的邊緣保持特性，同時(shí)又提高了引導(dǎo)濾波器的去噪性能。與可控核回歸相比，本文采用了簡(jiǎn)單的回歸模型就能與高階、多次迭代的回歸結(jié)果相匹及，從而簡(jiǎn)化了計(jì)算。與經(jīng)典的去噪算法相比，本文提出的濾波器能夠有效地抑制圖像中的高斯噪聲。
　　本文提出

4、的基于差分進(jìn)化計(jì)算的圖像盲解卷積算法充分利用差分進(jìn)化算法的簡(jiǎn)單優(yōu)化過程，去優(yōu)化復(fù)雜的圖像盲解卷積問題。為了克服在經(jīng)典貝葉斯推斷中的無模糊解釋的缺陷，我們?yōu)槟：俗兞吭O(shè)計(jì)了分段形式的先驗(yàn)，從而避免出現(xiàn)圖像無模糊解釋的結(jié)果?？紤]到模糊核變量的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)小于圖像變量的個(gè)數(shù)，本文選擇模糊核變量作為差分進(jìn)化算法的優(yōu)化變量。由于差分進(jìn)化算法是一個(gè)重復(fù)迭代的算法，目標(biāo)代價(jià)需要重復(fù)計(jì)算多次。為了加快計(jì)算，本文先將圖像的先驗(yàn)松弛為高斯先驗(yàn)，并且在選擇操作加入

5、了一步快速的粗略選擇。最后，利用由差分進(jìn)化計(jì)算優(yōu)化得到的模糊核以及圖像的稀疏先驗(yàn)，解卷積得到清晰圖像。通過實(shí)驗(yàn)分析，本文提出的算法是有效的，并能夠成功的處理散焦模糊圖像和運(yùn)動(dòng)模糊圖像。
　　其次，為了進(jìn)一步提高重建結(jié)果的質(zhì)量，本文重點(diǎn)研究圖像的盲超分辨率重建問題，也就是在估計(jì)高分辨率圖像的同時(shí)，估計(jì)圖像在退化過程中的模糊。本文從影響模糊估計(jì)的因素入手，逐一討論在貝葉斯推斷框架下利于模糊估計(jì)的有效邊緣，并提出一種基于邊緣選擇的模糊估

6、計(jì)算法，用來精確地估計(jì)在重建約束中的模糊，解決了現(xiàn)有超分辨率重建算法存在的由不精確的模糊估計(jì)而導(dǎo)致的重建結(jié)果模糊的問題。雖然圖像超分辨率重建問題很早就被提出，但是截至目前為止，該問題仍然沒有被完全解決。這是因?yàn)?，每種圖像超分辨率重建算法都對(duì)圖像的退化過程有一種假設(shè)，當(dāng)輸入的圖像滿足假設(shè)時(shí)，就可以重建出理想的結(jié)果。當(dāng)輸入的圖像不滿足假設(shè)時(shí)，便會(huì)得到差強(qiáng)人意的重建結(jié)果。在一組合成數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于邊緣選擇的盲超分辨率算法是

7、有效可行的，并能夠提高部分圖像超分辨率重建算法的性能。
　　最后，本文根據(jù)實(shí)際需求，提出圖像的多顯示終端適配顯示的問題，該問題同時(shí)包含了圖像重定向和圖像超分辨率重建兩個(gè)問題。為此，本文提出了一種基于內(nèi)容的圖像盲超分辨率重建算法，能夠上采樣輸入圖像到任意分辨率，并且同時(shí)保證上采樣后的圖像具有清晰銳利的邊緣，并且不破壞輸入圖像的重要結(jié)構(gòu)。此外，本文將重定向中的網(wǎng)格映射表達(dá)成線性的形式，從而公式化出一個(gè)稀疏矩陣。由于該矩陣具備采樣的功能