基于非負(fù)鄰域嵌入的單幀圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、圖像是當(dāng)前人們獲取信息的重要載體。無(wú)論日常生活還是科學(xué)研究，人們都希望使用高分辨率圖像。分辨率越高，圖像中的邊緣區(qū)域更加清晰，細(xì)節(jié)更加豐富，人們能夠獲得的信息就更多。然而，受到硬件設(shè)備和天氣條件的限制，實(shí)際的成像過(guò)程往往受到模糊、下采樣和噪聲等因素的影響，導(dǎo)致采集到的圖像分辨率低、質(zhì)量差，無(wú)法滿足人們的需求。圖像超分辨率重建技術(shù)利用圖像處理手段，可以由單幀或多幀低分辨率圖像獲得高分辨率圖像，成本低，可行性高。因此，圖像超分辨率重建算法的

2、研究已成為當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　基于學(xué)習(xí)的超分辨率方法借助外部訓(xùn)練樣例，可以恢復(fù)出低分辨率圖像中丟失的高頻成分，從而獲得較好的結(jié)果。因而，近年來(lái)越來(lái)越多學(xué)者關(guān)注這類(lèi)算法的研究。鄰域嵌入超分辨率算法便是其中比較有代表性的一種，該方法直接將低分辨率空間中的鄰域關(guān)系嵌入到高分辨率空間，從而得到高分辨率圖像。但是，在訓(xùn)練樣例的選取和處理、近鄰數(shù)K的確定、去除由于訓(xùn)練樣例選取不當(dāng)而產(chǎn)生的人工痕跡，以及提高算法速度等方面，都還

3、有很大的改進(jìn)空間。本文針對(duì)上述問(wèn)題，從不同角度入手，對(duì)鄰域嵌入算法進(jìn)行了分析改進(jìn)，所取得的主要研究成果為：
　　1.提出了一種基于預(yù)放大非負(fù)鄰域嵌入單幀圖像超分辨率算法。鄰域嵌入算法假設(shè)高、低分辨率圖像塊在各自特征空間能形成具有相似局部結(jié)構(gòu)的流形，但放大倍數(shù)較大時(shí)該假設(shè)不再成立；我們也無(wú)法對(duì)不同圖像確定一個(gè)通用的近鄰數(shù)K。為此，我們使用預(yù)放大技術(shù)進(jìn)行過(guò)渡，訓(xùn)練高分辨率圖像和中分辨率圖像之間的映射關(guān)系，緩解了鄰域關(guān)系無(wú)法保持的問(wèn)題；

4、另一方面，使用非負(fù)鄰域嵌入解決了近鄰數(shù)K的選取問(wèn)題。
　　2.提出了一種基于非局部正則化的非負(fù)鄰域嵌入單幀圖像超分辨率算法。鄰域嵌入算法速度慢，難以滿足實(shí)際需求；若訓(xùn)練樣例選取不當(dāng)，容易在結(jié)果中引入人工痕跡。為此，我們?cè)谟?xùn)練階段對(duì)訓(xùn)練圖像塊進(jìn)行聚類(lèi)，同時(shí)對(duì)低分辨率塊提取新的特征，降低尋找K近鄰的運(yùn)算量以提升算法的速度。重建階段利用自然圖像中局部塊的自相似性，構(gòu)造非局部正則項(xiàng)，對(duì)超分辨率重建問(wèn)題進(jìn)行約束，從而抑制人工痕跡。