基于稀疏表示和局部秩的單幅圖像超分辨率重建方法研究.pdf

1、隨著社會的進(jìn)步和特種需求的增加，人們在生活中的一些特定場合越來越需要具有較高分辨率的圖像。然而，通過一些成像的設(shè)備所得到的圖像，往往其分辨率并沒有那么高，從而很難將這些圖像做特殊的處理和應(yīng)用。提升成像元器件的硬件水平可以明顯的改善獲取圖像的分辨率，然而，這種方法由于成本高，硬件升級水平低等問題而不能做廣泛的推廣。一種可靠的方式就是采用以計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)為依托，利用各種圖像處理理論知識的方法獲得高分辨率的圖像。
　　本文通過對圖像超

2、分辨率重建技術(shù)的深入研究，提出一種新的基于局部秩和稀疏表示的重建方法。為了能夠使得由局部秩約束重建的圖像具有較好的主客觀質(zhì)量，提出一種全局和非局部約束后處理模型?；诖?，本文的主要研究工作如下：
　?、偻ㄟ^對圖像超分辨率重建技術(shù)的調(diào)研分析，提出了基于稀疏表示和局部的秩的重建方法。首先，利用圖像的局部秩變換對訓(xùn)練樣例庫中的圖像做變換處理，產(chǎn)生相對應(yīng)的局部秩圖像。為了訓(xùn)練相應(yīng)的字典，從訓(xùn)練庫的圖像中提取對應(yīng)的圖像塊，這些圖像塊包括高分

3、辨率的圖像塊，低分辨率的圖像塊，正局部秩的圖像塊和負(fù)局部秩的圖像塊。由于有一些正局部秩圖像塊只包含有零像素，這些塊不僅影響訓(xùn)練字典的精度，而且使得訓(xùn)練字典的時間增加，所以，根據(jù)所選取的正局部秩的圖像塊是否為零，將所有的訓(xùn)練樣本塊分為兩個主要的大類。
　　②對于上述分好類的圖像塊，分別對每一個類訓(xùn)練相對應(yīng)的字典。在對每一個類訓(xùn)練字典的過程中，如果單獨(dú)對每一種圖像塊分別進(jìn)行訓(xùn)練字典將會造成訓(xùn)練結(jié)果不準(zhǔn)確，本文在傳統(tǒng)的雙字典聯(lián)合訓(xùn)練模型

4、的基礎(chǔ)上提出一種多字典聯(lián)合訓(xùn)練的方法。
　　③重建圖像塊的過程中，首先用最短歐式距離法判斷每個低分辨率圖像塊所屬的類別，然后由相應(yīng)的字典重建出相應(yīng)的初始高分辨率的圖像塊。為了實(shí)現(xiàn)對高分辨率的圖像塊的邊緣約束，用相應(yīng)的局部秩字典得到對應(yīng)圖像塊的局部秩，并用此來約束高分辨率圖像塊的邊緣，達(dá)到銳化邊緣和減少邊緣瑕疵的目的。
　?、芴岢鲆环N非局部和全局約束優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)對重建圖像的后處理，提升圖像的質(zhì)量。在優(yōu)化后處理模型中的非局部權(quán)