基于改進隨機塊匹配算法和自適應核回歸的序列圖像超分辨率.pdf

1、序列圖像超分辨率重建是指利用已有的低分辨率(Low Resolution,LR)圖像序列中的冗余信息融合成一幅對應的高分辨率(High Resolution,HR)圖像的技術。這項技術可以克服成像系統(tǒng)在硬件上的固有缺陷，在不增加硬件成本的前提下，只通過軟件的圖像處理方法提高圖像空間分辨率，從而改善圖像視覺效果和為圖像的后續(xù)處理提供更好的輸入。
　　本文主要研究了隨機塊匹配算法和自適應核回歸方法在序列圖像超分辨率重建中的應用。前兩章

2、介紹了圖像超分辨率重建的研究現(xiàn)狀、基本原理和相關技術。在第三章中，先介紹塊匹配方法的基本理論及其應用領域，并詳細介紹隨機塊匹配算法(Random Search Patch Match,RSPM)的理論和實現(xiàn)，并通過對比實驗討論了其性質。然后，針對經(jīng)典隨機塊匹配算法的固有局限，提出了一些改進方案以使其更適應于在序列圖像超分辨率中的應用，具體改進方案包括：加入配準先驗作為塊匹配結果的初始化參數(shù)、限制搜索的目標區(qū)域大小、限制搜索塊的角度和尺寸

3、的變換范圍、加入K近鄰搜索以及加入多近鄰傳播。在第四章中，先詳細介紹了經(jīng)典核回歸方法的基本理論，并通過實驗分析了其性質。然后引出了基于自適應核回歸的超分辨率重建算法。最后，針對核回歸方法比較耗時的問題提出利用改進的隨機塊匹配方法對其進行加速處理，另外針對核回歸方法存在的對低分圖像序列中數(shù)據(jù)異常值敏感的情況，提出了一種基于曲率權重的魯棒性核回歸。
　　在各章節(jié)的實驗驗證部分，我們首先將多種塊匹配方法進行實驗對比，突出了隨機塊匹配算法