基于塊匹配的圖像去噪和超分辨率重建算法研究.pdf

1、圖像信息是人類獲取信息的主要途徑之一，因此圖像質(zhì)量的好壞直接影響到人類提取信息的準(zhǔn)確程度。由于外界環(huán)境的影響及圖像獲取設(shè)備自身成像質(zhì)量等原因，我們獲取的圖像往往有許多不如人意之處，如圖像混入了噪聲、圖像分辨率太低等。本文的研究內(nèi)容是抑制圖像噪聲，增加圖像分辨率，以增強圖像的視覺效果。
　　噪聲是影響圖像質(zhì)量的主要因素之一。目前，公認(rèn)最好的去噪算法是基于非局部塊匹配的三維聯(lián)合濾波(BM3D)算法，能夠在去除噪聲的同時較好的保留圖像細(xì)

2、節(jié)，但該算法只適合去除高斯白噪聲，無法對脈沖噪聲及混合噪聲進行有效的抑制。近年來，稀疏表達(dá)和低秩恢復(fù)理論在圖像處理上得到廣泛應(yīng)用，其中聯(lián)合稀疏表達(dá)和低秩恢復(fù)理論開始引入到圖像去噪處理中，在處理脈沖噪聲時取得了較好的效果。實際圖像中往往同時混入了高斯噪聲和脈沖噪聲，但現(xiàn)有的去噪算法大多是針對單一的高斯噪聲或脈沖噪聲，在處理混合噪聲時效果不佳。本文提出了聯(lián)合三維協(xié)同濾波和低秩矩陣恢復(fù)的圖像去噪算法，在處理混合噪聲時取得了良好的效果。

3、　　圖像分辨率不足也是阻礙人們對圖像信息獲取的一個主要因素。圖像序列的超分辨率重建算法能夠利用序列圖像的時域冗余性重建出高質(zhì)量的高分辨率圖像，但傳統(tǒng)的超分辨率重建算法通常假設(shè)低分辨率圖像之間只存在簡單的全局運動，這大大限制了超分辨率重建在實際中的應(yīng)用。Elad M等人受非局部型塊匹配思想的啟發(fā)，提出了新的超分辨率重建算法，使得超分辨率算法不再局限于全局運動的假設(shè)，而是每一個局部點都可以有自己不同的運動狀態(tài)，成為當(dāng)前最好的超分辨率重建算法