基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩64頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:潘飛宇指導(dǎo)教師:龔衛(wèi)國教授專業(yè):儀器科學(xué)與技術(shù)學(xué)科門類:工學(xué)重慶大學(xué)光電工程學(xué)院二O一四年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要高分辨率圖像在醫(yī)學(xué)診斷、衛(wèi)星監(jiān)測、安全監(jiān)控等在實際應(yīng)用中有著重大的意義。然而通過改進成像系統(tǒng)硬件來提高圖像分辨率的辦法代價高昂,而且需要解決一些成像過程中的技術(shù)難題。圖像超分辨率主要是通過各種計算機算法,利用觀測到的低分辨率圖像重構(gòu)高分

2、辨率圖像。它解決了提升硬件獲得高分辨率圖像帶來的工藝困難、成本高等問題,以其高質(zhì)量的重建結(jié)果和低廉的成本,引起圖像處理領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。本文針對自然圖像超分辨重建技術(shù)進行了研究,通過對基于稀疏表示的超分辨率重建算法的深入分析,提出基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建算法,并進行相關(guān)實驗對比論證。最后為了進一步提高重建圖像質(zhì)量,本文針對基于稀疏表示重建算法中的后處理模型進行改進,提出一種全局和局部約束結(jié)合的后處理模型。本文主要研究內(nèi)容如下:(

3、1)對超分辨率技術(shù)產(chǎn)生的背景、基本概念、意義以及其應(yīng)用前景進行介紹,深入分析圖像的退化過程,并用數(shù)學(xué)方法對這一過程進行分析描述,建立圖像退化的數(shù)學(xué)模型。然后分析圖像超分辨率技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,對三類超分辨率重建算法中比較經(jīng)典和代表性的算法進行簡單介紹、總結(jié),介紹了課題研究的難點,為之后的研究打下基礎(chǔ)。最后對超分辨率重建圖像的評價指標(biāo)進行介紹和分析。(2)對信號與圖像稀疏表示的原理做了詳細闡述,介紹壓縮感知理論中三種稀疏表示方法,并對其

4、中基于過完備字典稀疏表示方法進行詳細介紹。然后詳細介紹了基于這種稀疏表示模型的重建算法原理,包括稀疏表示重建的約束條件,稀疏表示重建算法以及字典訓(xùn)練算法。(3)對基于稀疏表示的超分辨率重建算法進行了深入研究,在此基礎(chǔ)上提出了基于改進稀疏編碼的雙層超分辨率重建算法。在所提算法中,首先針對傳統(tǒng)的稀疏編碼方法易導(dǎo)致重建圖像中出現(xiàn)不正確幾何結(jié)構(gòu)的現(xiàn)象,提出同時考慮字典非相關(guān)性和稀疏系數(shù)自相似性的稀疏編碼方法。然后,為了緩解在稀疏編碼方法中引入非

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論