序列圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、在圖像和視頻應用領域，由于成像系統(tǒng)硬件條件的限制、環(huán)境因素的干擾以及為了存儲和傳輸而進行的壓縮等因素，很多圖像或視頻的分辨率不高，導致人們獲得的信息非常有限。從改善系統(tǒng)性能方面提高分辨率，不僅技術艱難、成本巨大而且收效甚微，所以在不改變成像系統(tǒng)硬件的前提下，提高圖像和視頻的分辨率已經(jīng)成為圖像處理領域研究的重要分支。
　　 超分辨率重建（Super-resolution Reconstruction，SR）技術是提高圖像和視頻分辨

2、率的有效途徑。所謂超分辨率重建就是指通過信號處理的方法，利用多幀低分辨率降質(zhì)圖像之間的互補信息重建一幀或者多幀高分辨率圖像。目前該技術已在視頻監(jiān)控、遙感、偵察等領域得到廣泛應用。
　　 本文較為系統(tǒng)地介紹了超分辨率重建技術的主要流程，主要研究了以下幾個方面：
　　 (1)圖像的運動估計。超分辨率重建依賴于精確的多幀圖像之間的運動估計，本文主要研究了泰勒級數(shù)法、光流法和塊運動估計三種運動估計算法，并用實驗分析算法的性能。針

3、對超分辨率重建對運動估計精度和穩(wěn)定性的要求，本文選擇新三步搜索塊運動估計方法，在保證精度的同時提高了估計的穩(wěn)定性。
　　 (2)基于最大后驗概率（Maximum A Posteriori，MAP）估計的概率統(tǒng)計模型超分辨率重建。首先在MAP準則下推導并得到超分辨率重建的目標方程，然后將圖像看作是一個隨機場，服從一定的概率分布，最后將圖像的概率統(tǒng)計模型代入目標方程求解重建高分辨率圖像。本文選取馬爾可夫先驗模型，并分析了該模型在邊緣

4、保持能力方面存在的不足，然后在前人基礎上提出了一種改進方法。實驗證明改進方法的圖像邊緣保持能力得到了有效提高。
　　 (3)基于范數(shù)的變分正則化超分辨率重建。首先構(gòu)造了由數(shù)據(jù)失真項和正則化項構(gòu)成的范數(shù)形式的超分辨率重建框架；其次介紹了一種基于雙邊全變分模型正則化的超分辨率重建算法，然后以非局部算法為基礎提出了一種邊緣增強型非局部模型正則化超分辨率重建算法，并與改進的馬爾可夫模型、雙邊全變分模型進行比較分析；最后對范數(shù)和范數(shù)進行分